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Ist es möglich, allein mittels VR-Headset bei Nutzern Immersion zu
erzeugen? Zur Beantwortung dieser Frage werden zwei Simulationen einer
Achterbahnfahrt ohne haptisches Feedback mittels der Unreal Engine
4.20.3 für ein HTC-Vive VR Headset entwickelt und implementiert. Die
zweite Simulation unterscheidet sich von der ersten durch die Darbietung
außergewöhnlicher Ereignisse während der Fahrt, für die vermutet wird,
dass sie das Immersionserleben verstärken. Elf Probanden nahmen an der
Untersuchung teil. Die Auswertung eines Fragebogens zur Erfassung der
Intensität der Immersion und der Antworten auf offenen Fragen zeigt, dass
Immersion in beiden Simulation erfolgreich erzeugt werden konnte. Manche
Merkmale der Simulation vertieften bei einzelnen Probanden das immersive
Erleben, bei anderen dagegen nicht. Die Bedeutung der Ergebnisse
und Optimierungsmöglichkeiten für künftige Studien werden diskutiert.
Simulation von Schnee
(2019)
Using physics simulations natural phenomena can be replicated
with the computer. The aim is to calculate a physical feature as correclty as
possible in order to draw conclusions for the real world. Fields of Application
are, for example, medicine, industry, but also games or films.
Snow is a very complex natural phenomenon due to its physical structure
and properties. To simulate snow, different material properties have to be
considered.
The most important method that deals with the simulation of snow and its
dynamics is the material point method. It combines the Lagrangian particles
based on continuum mechanics with a Cartesian grid. The grid enables
communication between the snow particles, which are not actually connected.
For calculation of particles data is transferred from these particles to
the grid nodes. There, calculations are carried out with information about
neighboring particles. The results are then transferred back to the original
particles. Using GPGPU techniques, physical simulations can be implemented
on the graphics card. Procedures like the material point method
can be parallelized well with these techniques.
This paper deals with the physical basics of the material point method and
implements them on the graphics card using compute shaders. Then performance
and quality are evaluated.
Unterschiedliche Quellen (Print-Medien, Fernsehberichte u. Ä.) berichten immer wieder davon, dass es mit der Datenschutzkompetenz bei Kindern und Jugendlichen schlecht bestellt ist. Daher ist dem Thema Datenschutz im Informatikunterricht eine besondere Bedeutung zuzuschreiben.
Im Rahmen der Dissertation von Herrn Hug wird ein Datenschutzkompetenzmodell [Quelle INFOS17] entwickelt, anhand dessen die Datenschutzkompetenz von Schülerinnen und Schülern im Altern von 10 bis 13 Jahren gemessen werden kann.
Im Rahmen dieser Masterarbeit werden existierende Unterrichtsmaterialien zum Thema Datenschutz gesammelt und dazu eine Unterrichtsreihe entwickelt. Hierbei werden auch eigene Zugänge aufzeigt, um ein kohärentes und abgeschlossenes Projekt zu entwerfen, bei dem aktuelle Gefahren für Schülerinnen und Schüler aufgezeigt werden. Ziel ist es, dass die Schülerinnen und Schüler dazu befähigt werden, ihr Verhalten bezüglich Datenschutz besser einzuschätzen und verantwortungsvoller mit ihren persönlichen Daten umzugehen. Im Rahmen eines Feldversuches in einer 6. Klasse eines Gymnasiums wurde die Unterrichtsreihe erprobt.
Die im Rahmen dieser Masterarbeit durchgeführte Analyse von Ernährungsumstellungen auf die vegane Ernährung in Form von vier Portraits lotet mit ihrer interdisziplinären Perspektive aus Gastrosophie, Ethnologie und Leibphilosophie die soziokulturellen Aspekte dieser Transmissionsprozesse aus. Dazu gehören der zivilisatorisch erlernte Umgang mit Nahrung, das Umsetzen und Reflektieren sinnlicher Wahrnehmungen im Ernährungsprozess und die Prägung von Relationen zwischen Essendem und Zu-Essendem. Geleitet wird die Analyse dabei von der Forschungsfrage: „Welche leiblich sinnlichen Wahrnehmungen geben den Anstoß zu einer Ernährungsumstellung und wie begleiten diese den Prozess der Umstellung?“. Damit gibt die Frage den Fokus auf das (leibliche) Wahrnehmungsvermögen des Menschen vor und begrenzt Ernährung bewusst nicht auf ihre physiologische Funktion der Energiegewinnung. Dadurch flicht sie sich in den Diskurs um den cultural turn in der Ernährungswissenschaft ein und zielt weg von der metabolischen Durchmessung des Essens, hin auf das Verständnis von Ernährung als Praxis des Sich-Einverleibens-von-Anderem – Essen als Vollzug von Beziehungen. Das Sich-Ernähren wird damit als sozial geprägter und leiblich vermittelter Erfahrungsvorgang sichtbar, der über das Geschmackserlebnis hinaus durch Betroffenheitserfahrung konstituiert wird. Durch das Zusammenbringen philosophischer Perspektiven, wie die der Gastrosophie Harald Lemkes, die Essen u. a. auch als Selbstbestimmung denkt, und soziologischen Theorien, wie die des Habitus-Konzepts nach Pierre Bourdieu, wird deutlich, wie die Wahrnehmungspraxis und -fähigkeit des Menschen, in ihrem leiblichsinnlichen Aspekt, die Verhaltensbestimmung im Umgang mit Nahrung und deren Quellen beeinflusst. Die vier Portraits entstanden während einer sechsmonatigen ethnographischen Feldforschung und stellen anonymisiert die Motivation, den Verlauf und das Konfliktthema der jeweiligen Ernährungsumstellung dar. Die Portraits sind sehr individuell und zeigen auf, wie und warum beispielsweise die gesundheitliche Selbstsorge oder das empathische Mitleiden mit Nutztieren Veränderungen oder Tabuisierungen im Ernährungshandeln anstoßen.
Fachdidaktische und pädagogische Kompetenzen angehender Mathematiklehrkräfte für die Realschule
(2019)
Studien zur Wirksamkeit der Ausbildung von Lehrerinnen und Lehrern sind in der Regel fragebogenbasiert. In der vorliegenden Untersuchung wird ein anderer Ansatz gewählt, um die Kompetenzen angehender Mathematiklehrkräfte zu erheben und zu evaluieren. Die Studie untersucht anhand der unterrichtlichen Performanz, welche Kompetenzen Anwärterinnen und Anwärter in ihrer praktischen Ausbildung erworben haben. Der Analyse liegen 137 anonymisierte Niederschriften zu benote-ten Lehrproben von Anwärterinnen und Anwärtern im Fach Mathematik zugrunde. Diese bilden die Ausbildungsjahrgänge von 2004 bis 2011 ab. Die Anwärterinnen und Anwärter werden unterrichtspraktisch anhand der Niederschriften in Anlehnung an eine qualitative Inhaltsanalyse auf ihre Kompetenzausprägungen hin getestet. Dies erfolgt schwerpunktmäßig in den Bereichen Fachdidaktik, Fachmethodik, Classroom-Management und Gesprächsführung. Im Verlauf der Untersuchung wird deutlich, dass die Teilneh-mergruppe vor allem Stärken im methodischen Bereich hat. Hier können durchgehend gute Kompetenzausprägungen festgestellt werden. Über den gesamten Erhebungszeitraum zeigen sich hingegen in den Bereichen Classroom-Management und Gesprächsführung deutliche Defizite. Die fachdidaktischen Kompetenzen der angehenden Lehrkräfte entwickeln sich negativ: Ist zu Beginn der Erhebung noch etwa die Hälfte der Anwärterinnen und Anwärter im Bereich der Fachdidaktik zufriedenstellend einzustufen, gilt das im letzten Erhebungsjahrgang nur noch für knapp ein Fünftel der Probandinnen und Probanden. Es kann gezeigt werden, dass eine gute Notenfestsetzung eng mit den er-forderlichen Kompetenzen in der Fachdidaktik zusammenhängt.
Die vorliegende Studie bestätigt im Bereich der Fachdidaktik die Ergebnisse jener Studien, die auf Fragebögen basieren.
Es konnte zudem ein statistischer Zusammenhang zwischen den fachdidaktischen Fähigkeiten und den Steuerungskompetenzen hergestellt werden.
Recently the workflow control as well as compliance analysis of the Enterprise Resource Planning systems are of a high demand. In this direction, this thesis presents the potential of developing a Workflow Management System upon a large Enterprise Resource Planning system by involving business rule extraction, business process discovery, design of the process, integration and compliance analysis of the system. Towards this, usability, limitations and challenges of every applied approach are deeply explained in the case of an existing system named SHD ECORO.
Business rules have become an important tool to warrant compliance at their business processes. But the collection of these business rules can have various conflicting elements. This can lead to a violation of the compliance to be achieved. This conflicting elements are therefore a kind of inconsistencies, or quasi incon- sistencies in the business rule base. The target for this thesis is to investigate how those quasi inconsistencies in business rules can be detected and analyzed. To this aim, we develop a comprehensive library which allows to apply results from the scientific field of inconsistency measurement to business rule formalisms that are actually used in practice.
Social Network of Business Objects (SoNBO) is a concept for aggregating information distributed in he-terogeneous system landscapes and making it available via a single user interface. The central idea is to understand company information as a network (graph). There is already a SoNBO-Explorer which integrates the information of a customer relationship management system (CRM system). The challenge in configuring such an application is to identify the corporate network and thus find out how the stored data is linked within the company. A tool that can visualize the corporate network is helpful for this. In this thesis a selfdeveloped tool (SoNBO-Graph-App) is presented as a prototype, which realizes this visualization. With this application the configuration of the network in the SoNBO Explorer consisting of the merged data can be supported by carrying out that configuration on a graphical level. The prototype is connected to two different databases of a Customer Relationship Management (CRM) system and allows the aggregation of these data so that it is displayed as a graph in an overview. This gives the user a better insight and understanding of the relationship between the different data. This work is part of the longterm research project SoNBO, whose goal is a concept for the integration of information from different business application systems.
Most social media platforms allow users to freely express their opinions, feelings, and beliefs. However, in recent years the growing propagation of hate speech, offensive language, racism and sexism on the social media outlets have drawn attention from individuals, companies, and researchers. Today, sexism both online and offline with different forms, including blatant, covert, and subtle lan- guage, is a common phenomenon in society. A notable amount of work has been done over identifying sexist content and computationally detecting sexism which exists online. Although previous efforts have mostly used peoples’ activities on social media platforms such as Twitter as a public and helpful source for collecting data, they neglect the fact that the method of gathering sexist tweets could be biased towards the initial search terms. Moreover, some forms of sexism could be missed since some tweets which contain offensive language could be misclassified as hate speech. Further, in existing hate speech corpora, sexist tweets mostly express hostile sexism, and to some degree, the other forms of sexism which also appear online was disregarded. Besides, the creation of labeled datasets with manual exertion, relying on users to report offensive comments with a tremendous effort by human annotators is not only a costly and time-consuming process, but it also raises the risk of involving discrimination under biased judgment.
This thesis generates a novel sexist and non-sexist dataset which is constructed via "UnSexistifyIt", an online web-based game that incentivizes the players to make minimal modifications to a sexist statement with the goal of turning it into a non-sexist statement and convincing other players that the modified statement is non-sexist. The game applies the methodology of "Game With A Purpose" to generate data as a side-effect of playing the game and also employs the gamification and crowdsourcing techniques to enhance non-game contexts. When voluntary participants play the game, they help to produce non-sexist statements which can reduce the cost of generating new corpus. This work explores how diverse individual beliefs concerning sexism are. Further, the result of this work highlights the impact of various linguistic features and content attributes regarding sexist language detection. Finally, this thesis could help to expand our understanding regarding the syntactic and semantic structure of sexist and non-sexist content and also provides insights to build a probabilistic classifier for single sentences into sexist or non-sexist classes and lastly find a potential ground truth for such a classifier.
The goal of this thesis is to create a recommender system (RS) for business processes, based on the existing ProM plugin RegPFA. To accomplish this task, firstly an interface must be created that sets up and expands a database receiving probabilistic finite automata (PFA) created by RegPFA in tsml format as input. Secondly, a Java program must be designed that uses said database to recommend the process elements that are most likely to follow a given sequence of process elements.
