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Oberflächengestaltung einer E-Learning Plattform für die Zahnärztliche Prothetik
No full textE-Learning ist ein Begriff, der sich vor allem in der medizinischen Lehre etabliert hat. Es werden verschiedene Formen von E-Learning unterschieden, von denen ein hoher Stellenwert dem fallbasierten Lernen mit virtuellen Patienten gegeben wird, da durch diese praktisches Handlungs- und Prozesswissen vermittelt werden kann. Klinische Szenarien (fallbasiert) werden dem Studierenden mit einem passendem Patienten vorgelegt, der anhand der erhaltenen Daten (Anamnese) einen Behandlungsplan erstellt. Im Kontext dieser Arbeit basiert der Behandlungsplan auf dem Novel Decision-Making Process for Tooth Retention or Extraction von Gustavo Avila, der in sechs Stufen / Levels einen Fahrplan für die weiterführende Behandlung eines Patienten gibt. In dieser Abschlussarbeit werden zwei unterschiedliche Designkonzepte entworfen, die es dem Studierenden ermöglichen, einen solchen Fahrplan zu erstellen und seine Ergebnisse mit dem Soll-Fahrplan zu vergleichen. Der Fokus beider Designkonzepte liegt auf einer hohen Usability sowie einer intuitiven Bedienbarkeit, sodass die Studierenden effektiv und effizient Patientenfälle bearbeiten, auswerten und ihre Fehler einsehen können. Diese Qualitätsmerkmale wurden mit einer Benutzerumfrage gemessen und ausgewertet. Auf diese Auswertung aufbauend wird ein Endprodukt entworfen, der die genannten Qualitätsmerkmale abdeckt
Privacy Threat Modeling with LINDDUN in the Context of the General Data Protection Regulation
No full textDue to advancements in digitization it is increasingly easy to collect personal data, as performed by big companies such as Google or Facebook. Therefore, the European Union addresses resulting privacy concerns by introducing the General Data Protection Regulation (GDPR), which is part of EU law aiming to regulate data protection and privacy for all EU citizens. The GDPR affects companies not only in Europe but all across the world if they process data of EU citizens. As a result, software developers face numerous challenges from understanding what this regulation requires from their software to adapting their development processes in order to consider privacy and data protection requirements early on.
This thesis aims to give an overview of the challenges which result from the GDPR. Furthermore, privacy threat modeling in the form of the LINDDUN methodology is evaluated in the context of the GDPR. A prototype of a service-oriented application was developed and analysed with LINDDUN in order to determine if the latter is a suitable methodology that can contribute towards GDPR compliance. Therefore, the Standard-Data-Protection-Model Version 2.0 (SDM) of the German federal states alongside the GDPR itself provided the criteria used to judge the extent of LINDDUN’s contributions towards GDPR compliance
Prototypischer Test von Chatbot API’s
No full textDas Ziel der Arbeit bestand vorerst darin eine Android Anwendung zu erstellen bei der mit zwei vorhandenen Chatbots der Nutzer sich unterhalten kann um so Informationen mit den Bots auszutauschen. Der Nutzer sollte hierbei in einer Chat Anwendung mittels Eingabe auf eine API zugreifen und diese Antwort zurück gesendet bekommen
Artificial Intelligence Meets Process Mining: A Machine Learning Approach
No full textBig Data as a buzzword of our times refers to increasing amounts of data that are being collected everywhere, and ways to deal with it. This collected data can be used and valuable knowledge can be extracted from it with the right methods, such as machine learning. Therefore, machine learning has become an influence on and gamechanger for many scientific disciplines, one of them being process mining. How and in what ways machine learning can be incorporated in process mining is the central question of this work. The thesis is conducted in cooperation with Nexontis Consulting GmbH. The contribution of this thesis is twofold. Firstly, a literature research is conducted to
analyze how machine learning methods can be employed in the domain of process mining. Relevant papers and approaches are summarized and introduced. As a second part of the thesis, several of these methods were implemented in Nexontis Consulting’s software as a first exploration. The potential of enhancing the software as a tool that combines process mining and machine learning was assessed and the findings
documented
Entwicklung einer erweiterbaren Struktur zur Abbildung medizinischer Instrumente
Get PDFDie Erfassung und Verarbeitung von Daten spielt in der Medizin eine große Rolle. Von der Patientenaufnahme bis hin zur Abbildung von Krankheitsverläufen und Therapieansätzen werden Daten erfasst, verarbeitet und analysiert. Zahlreiche Arbeiten haben sich in den letzten Jahren mit dieser Thematik auseinander gesetzt um diesen Weg zu digitalisieren und zu optimieren. Strukturen, wie sie in standardisierten Protokollen oder Dateiverwaltungssystemen zu finden sind, gewährleisten eine typsichere und einheitliche Möglichkeit Daten zu sichern und zu übertragen. Motivation dieser Arbeit ist es nicht nur eine Struktur zu schaffen, die die Abbildung von medizinischen Instrumenten ermöglicht. Vielmehr zielt diese Arbeit darauf ab eine einheitliche Grundlage für datenverarbeitende Systeme in der Medizin zu erstellen.
Trotz der vielen guten Ansätze in Bezug auf die Erfassung von Daten im Bereich der Medizin, kommt es aufgrund fehlender Standardisierung oftmals zu Problemen bei der Verarbeitung und dem Austausch dieser Informationen. Ein Lösungsansatz bietet eine gemeinsame Struktur, welche unabhängig von dem Anwendungssystem verwendet werden kann. Ziel dieser Arbeit soll es nicht sein eine vollendete Datenstruktur zu präsentieren. Viel mehr soll das Ergebnis eine Grundlage schaffen, auf die zukünftige Projekte aufbauen können. Es soll eine Vorgabe geschaffen werden, die aber zugleich eine dynamische Erweiterung ermöglicht und zukünftige Vorhaben nicht begrenzt. Eine Grundvoraussetzung für das Gelingen ist die strukturelle Vereinfachung ein medizinischer Datenerfassung
Entity-level stream classification: exploiting entity similarity to label the future observations referring to an entity
Get PDFStream classification algorithms traditionally treat arriving instances as independent. However, in many applications, the arriving examples may depend on the “entity” that generated them, e.g. in product reviews or in the interactions of users with an application server. In this study, we investigate the potential of this dependency by partitioning the original stream of instances/“observations” into entity-centric substreams and by incorporating entity-specific information into the learning model. We propose a k-nearest-neighbour-inspired stream classification approach, in which the label of an arriving observation is predicted by exploiting knowledge on the observations belonging to this entity and to entities similar to it. For the computation of entity similarity, we consider knowledge about the observations and knowledge about the entity, potentially from a domain/feature space different from that in which predictions are made. To distinguish between cases where this knowledge transfer is beneficial for stream classification and cases where the knowledge on the entities does not contribute to classifying the observations, we also propose a heuristic approach based on random sampling of substreams using k Random Entities (kRE). Our learning scenario is not fully supervised: after acquiring labels for the initial m observations of each entity, we assume that no additional labels arrive and attempt to predict the labels of near-future and far-future observations from that initial seed. We report on our findings from three datasets
‘Help for trauma from the app stores?’ A systematic review and standardised rating of apps for Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD)
Get PDFBackground: Mobile health applications (apps) are considered to complement traditional psychological treatments for Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD). However, the use for clinical practice and quality of available apps is unknown.
Objective: To assess the general characteristics, therapeutic background, content, and quality of apps for PTSD and to examine their concordance with established PTSD treatment and self-help methods.
Method: A web crawler systematically searched for apps targeting PTSD in the British Google Play and Apple iTunes stores. Two independent researchers rated the apps using the Mobile App Rating Scale (MARS). The content of high-quality apps was checked for concordance with psychological treatment and self-help methods extracted from current literature on PTSD treatment.
Results: Out of 555 identified apps, 69 met the inclusion criteria. The overall app quality based on the MARS was medium (M = 3.36, SD = 0.65). Most apps (50.7%) were based on cognitive behavioural therapy and offered a wide range of content, including established psychological PTSD treatment methods such as processing of trauma-related emotions and beliefs, relaxation exercises, and psychoeducation. Notably, data protection and privacy standards were poor in most apps and only one app (1.4%) was scientifically evaluated in a randomized controlled trial.
Conclusions: High-quality apps based on established psychological treatment techniques for PTSD are available in commercial app stores. However, users are confronted with great difficulties in identifying useful high-quality apps and most apps lack an evidence-base. Commercial distribution channels do not exploit the potential of apps to complement the psychological treatment of PTSD
Investigating the Effects of a Virtual Process Environment on the Comprehension of Business Process Models
Get PDFWithin the scope of Business Process Management and Modeling, gamification is used, inter alia, to promote process model comprehension and for motivational and educational purposes. In the context of gamification in Business Process Management, this master thesis aims to investigate the effects of a virtual process environment on the cognitive load a process reader perceives during the comprehension of a process model. The comprehension of process models is essential for the proper modeling of business processes, and vice versa. In addition to the previous research approaches in terms of gamification regarding the management and modeling of business processes, this master thesis takes into account concepts from cognitive research. A study with 72 participants was conducted online. Thereby, measures of interest were the cognitive load of the
textual process description, the process model and the process model extended with graphics extracted from the virtual process environment. Therefore, a fractorial desgin was established as only the process model was extended with static pictures. The virtual process environment is realized through a video based on a 3D - warehouse scenario game. As a result, no significant difference in the perceived cognitive load of the process reader was found between the three process variants. In summary, after experiencing a virtual process environment, the cognitive load of the process documentations does not differ significantly. Further analysis has shown that the process reader’s confidence in the completeness and adequacy of the shown process documentation is associated with the process document variant. Participants were more confident about the correctness
of the process model extended with graphics
Optimierung AR-Klassik unter Verwendung von AR-Foundation und generische Erweiterung der AR-Usability in iOS- und Android-Apps
Get PDFAugmented Reality (AR) ermöglicht die Gestaltung von neuen Erfahrungen im Bereich Tourismus. Es können neue Dienste auf mobilen Endgeräten zur Verfügung gestellt werden, sodass Städte mit ihren Bürgern und Touristen näher verbunden werden. Dabei können Benutzer Orte aus einem ganz neuen Blickwinkel durch die Gerätekamera erkunden. Innerhalb der AR-Anwendung werden Standorte markiert und zusätzliche Informationen für den Benutzer bereitgestellt. Die Stadt-App der Firma cm city media setzt diese Idee um. Die Anwendung besteht aus verschiedenen Modulen. Eines der Module ist der Liveguide, welcher einem Augmented Reality-Modul entspricht. Dabei werden interessante Orte durch Points of Interest, die in der Kameraansicht erkundet werden können, markiert. Ziel dieser Masterarbeit ist es, dieses AR-Modul nachzubilden. Das Modul wird mit Hilfe des Frameworks ARFoundation von Unity entwickelt. Der Fokus liegt auf der Darstellung, Positionierung und Berechnung von Points of Interest und Clustern, welche Punkte zusammenfassen, die sich in der Kameraansicht überlappen würden. Außerdem werden die Points of Interest um Verknüpfungen erweitert, die es dem Benutzer einfacher und übersichtlicher machen Informationen dazu anzufordern
Evaluation des Cross-Plattform Frameworks Flutter
No full textMit einer immer größer werdenden Anzahl von mobilen Anwendungen auf dem Markt, steigt die Nachfrage nach effizienteren Entwicklungsmethoden. Aufgrund der dominanten Marktstellung von Android und iOS wurden mehrere Ansätze entwickelt, um Applikation auf beiden Systemen lauffähig zu machen. Neben (Progressiven) Webapplikationen lässt sich der Aufwand und die damit verbundenen Kosten der Implementierung durch sogenannte Cross-Plattform-Frameworks senken. Google versucht mit dem Framework Flutter in genau diesen Markt einzusteigen. Diese Arbeit vergleicht drei der am weitesten verbreiteten Lösungen React Native, Ionic und Xamarin mit dem Newcomer Flutter anhand einer praktischen mobilen Anwendung. Dabei wird auf den Aufbau der Frameworks, die Performance, den Entwicklungsprozess sowie die dahinter stehende Institution eingegangen. Zudem wird die technische Seite beleuchtet und besonders im Bezug auf Zukunftssicherheit diskutiert