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Educational systems as drivers of educational inequalities?
No full textDie vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, die wichtigsten Stufen einer erfolgreichen Bildungs- und Erwerbsbiografie auf den Einfluss struktureller Ursachen hin und unter der Berücksichtigung des sozialen Hintergrunds zu untersuchen. Konkret: wie beeinflussen die Strukturen eines Bildungssystems die länderspezifischen Ausmaße der Reproduktion sozialer Ungleichheiten? Dabei wird die grundlegende Annahme vertreten, dass der Stratifikationsgrad bzw. die Selektivität eines Bildungssystems sowohl die individuellen Möglichkeiten im Bildungsverlauf beeinflusst als auch die Nachwirkungen dieser Selektivität bis in die Erwerbstätigkeit zu messen sind. Im Resultat können daraus länderspezifische strukturelle Faktoren abgeleitet werden, welche die Bildungs- und Erwerbsverläufe und somit soziale Reproduktionsmechanismen strukturell beeinflussen.
Die Besonderheit der Untersuchung liegt insbesondere im geplanten methodischen Vorgehen: Anhand zweier längsschnittlicher Datensätze aus Deutschland und Großbritannien wird überprüft, ob und inwieweit die Personen verschiedener Herkunftsschichten sowohl beim Erreichen der höheren Bildungsabschlüsse als auch hinsichtlich der monetären Bildungsrenditen durch strukturelle Faktoren beeinflusst – bestärkt oder beeinträchtigt – und damit soziale Bildungsungleichheiten verstärkt werden. Die voneinander unabhängig erhobenen Datensätze mit Variablen von verschiedenen Zeitpunkten der erhobenen Bildungsverläufe aus zwei verschiedenen Ländern wurden hierzu so aufbereitet und in den Analysen verwendet, dass die Effekte zwischen den untersuchten Ländern direkt miteinander verglichen werden können.The aim of this study is to analyse the most important stages of a successful educational and employment biography with regard to the influence of structural causes and taking social background into account. Specifically, how do the structures of an education system influence the country-specific extent of the reproduction of social inequalities? The basic assumption here is that the degree of stratification or selectivity of an education system influences both individual opportunities in the course of education and that the after-effects of this selectivity can be measured right through to employment. As a result, country-specific structural factors can be derived which structurally influence educational and employment trajectories and thus social reproduction mechanisms.
The special feature of the study lies in particular in the planned methodological approach: Two longitudinal data sets from Germany and the UK are used to examine whether and to what extent people from different backgrounds are influenced - strengthened or impaired - by structural factors, both in the attainment of higher educational qualifications and in terms of monetary returns to education, thereby reinforcing social inequalities in education. The independently collected data sets with variables from different points in time of the educational trajectories surveyed from two different countries were prepared for this purpose and used in the analyses in a way that the effects between the countries can be directly compared with each other
Agents, goals, and action-choices
No full textThis essay builds on the Historical Problem Space framework for historical game analysis by comparing the ways that two historical video games set in the Archidamian War (431 – 422 BCE) present the past. There are three main goals. First to position the Historical Problem Space framework as a useful analytical method for practicing a historiography of historical games. Second, to offer more detailed examples and exploration of how two particular historical games present the past as historical problem spaces. Finally, to demonstrate that historical game genres shape the historical problem space of these, and by implication other, games and thus the history they present. Comparing two games set in the same period and place but with distinct genres should help illuminate these points
Rezension von Victoria Austen: Analysing the Boundaries of the Ancient Roman Garden. (Re)Framing the Hortus
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Habsburg Central Europe
No full textCentral Europe is characterized by linguistic and cultural density as well as by endogenous and exogenous cultural influences. These constellations were especially visible in the former Habsburg Empire, where they influenced the formation of individual and collective identities. This led not only to continual crises and conflicts, but also to an equally enormous creative potential as became apparent in the culture of the fin-de-siècle
Communications trend radar 2024
No full textWhat does the future hold for corporate communications? The Communications Trend Radar is an applied research project. On an annual basis, it identifies relevant trends for corporate communications from the fields of society, management, and technology. The research team at the University of Potsdam (Professor Stefan Stieglitz, Sünje Clausen, MS.) and Leipzig University (Professor Ansgar Zerfass, Dr Michelle Wloka) identified the following trends for 2024: Information Inflation, AI Literacy, Workforce Shift, Content Integrity, Decoding Humans. More information on the trends can be found in the Communications Trend Radar Report 2024Wo steht die Kommunikationsbranche und wohin wird sie sich entwickeln? Der Communications Trend Radar ist eine wissenschaftliche, interessensunabhängige Studie, die jedes Jahr relevante Trends für die Unternehmenskommunikation aus den Bereichen Gesellschaft, Management und Technologie herausarbeitet. Das Forschungsteam der Universität Potsdam (Prof. Dr. Stefan Stieglitz, Sünje Clausen, M.Sc.) und der Universität Leipzig (Prof. Dr. Ansgar Zerfaß, Dr. Michelle Wloka) identifiziert für 2024 die Trends: Information Inflation, AI Literacy, Workforce Shift, Content Integrity, Decoding Humans. Weitere Informationen zu den Trends können im Communications Trend Radar Report 2024 nachgelesen werden
Portal Transfer 2024
No full textLiebe Leserinnen und Leser, die eigene „Blase“ verlassen, Perspektiven wechseln, Silo-Mentalität überwinden – was der Wissenschaft in ihrem Innern gelingt, ja gelingen muss, um erfolgreich zu sein, stellt sie in ihrer Außenwirkung noch immer vor Herausforderungen. Dabei gehört es doch inzwischen zum Selbstverständnis moderner Universitäten, öffentlich zu erklären, woran in ihren Räumen geforscht wird, sich in gesellschaftliche Diskurse einzubringen und ihre Erkenntnisse zügig in die Praxis zu überführen.
Die Universität Potsdam hat diese Transferaufgaben neben Lehre und Forschung als dritte Säule installiert und ihrem Gebäude damit noch mehr Stabilität verliehen. Seit Jahren gehört sie im nationalen Vergleich zu den erfolgreichsten Hochschulen, wenn es darum geht, Start-ups zu fördern und aus der Forschung heraus Unternehmen zu gründen: In diesem Magazin berichten wir von der Potassco Solutions GmbH des Informatikers Torsten Schaub, der mit seinem KI-System Clingo komplexe Optimierungsprobleme in Betrieben löst. Oder von der SEQSTANT GmbH, die mit innovativer Diagnostik Erreger von Atemwegserkrankungen in Echtzeit bestimmen kann. Wir zeigen aber auch, wie Forschungsteams mit der Industrie kooperieren, zum Beispiel mit der K-UTEC im thüringischen Sondershausen, um mit wissenschaftlichem Knowhow dazu beizutragen, dass dort in Produktionsabfällen kein wertvolles Lithium verloren geht.
Richtet sich der Technologietransfer vor allem an die Wirtschaft, so hilft der Wissenstransfer der gesamten Gesellschaft. Besonders stark ist die Universität Potsdam hier in der Bildung, denn mit ihren Lehramtsabsolventen schickt sie auch gleich den aktuellen Stand der Unterrichtsforschung in die Schulpraxis. Immer häufiger zieht dabei die Digitalisierung in die Klassenzimmer ein. Wie das gut gelingen kann, ist in diesem Magazin zu lesen. Zudem erklären wir, was die Sportwissenschaft zur Therapie von Depressionen beitragen kann oder wie die Umweltforschung das Risikomanagement in von Hochwasser bedrohten Regionen verbessern will. Ob in öffentlichen Verwaltungen oder politischen Institutionen – überall ist wissenschaftliche Expertise gefragt. Wir zeigen das am Beispiel von Frauke Brosius-Gersdorf, die als Juristin die Bundesregierung zur Regulierung des Schwangerschaftsabbruchs berät.
Der kürzeste Weg des Wissens aus der Universität in die Praxis führt zweifelsohne über die Alumni, die als Fach- und Führungskräfte im Land und darüber hinaus wirksam werden. Dass dieser Weg schon während des Studiums beginnen kann, beweisen die vielen studentischen Initiativen, die hier zu Wort kommen. Sie alle scheuen nicht das Rampenlicht: ob bei Science Slams auf den Bühnen im Land Brandenburg, bei den TEDx-Talks im Hans Otto Theater, beim Kunst-Rundgang in der Potsdamer Waschhaus-Arena oder mit englischsprachigem Schauspiel an der Uni. Öffentlich in Erscheinung treten, neue Formen finden, um Wissen in die Breite der Bevölkerung zu tragen – auch das gehört zum Transfer. Genau wie dieses Magazin
Hardy-Ungleichungen auf Graphen
No full textDie Dissertation befasst sich mit einer zentralen Ungleichung der nicht-linearen Potentialtheorie, der Hardy-Ungleichung. Sie besagt, dass das nicht-lineare Energiefunktional von unten durch eine p-te Potenz einer gewichteten p-Norm abgeschätzt werden kann, p>1. Das Energiefunktional besteht dabei aus einem Divergenz- und einem beliebigen Potentialteil. Als zugrundeliegender Raum wurden hier lokal summierbare unendliche Graphen gewählt. Bisherige Veröffentlichungen zu Hardy-Ungleichungen auf Graphen haben vor allem den Spezialfall p=2 betrachtet, oder lokal endliche Graphen ohne Potentialteil.
Zwei grundlegende Fragestellungen ergeben sich nun ganz natürlich: Für welche Graphen gibt überhaupt es eine Hardy-Ungleichung? Und, wenn es sie gibt, gibt es einen Weg um ein optimales Gewicht zu erhalten? Antworten auf diese Fragen werden in Theorem 10.1 und Theorem 12.1 gegeben. Theorem 10.1 gibt eine Reihe an Charakterisierungen an; unter anderem gibt es eine Hardy-Ungleichung auf einem Graphen genau dann, wenn es eine Greensche Funktion gibt. Theorem 12.1 gibt eine explizite Formel an, um optimale Hardy-Gewichte für lokal endliche Graphen unter einigen technischen Zusatzannahmen zu berechnen. In Beispielen wird gezeigt, dass Greensche Funktionen gute Kandidaten sind um in die Formel eingesetzt zu werden.
Um diese beiden Theoreme beweisen zu können, müssen eine Vielzahl an Techniken erarbeitet werden, welche in den ersten Kapiteln behandelt werden. Dabei sind eine Verallgemeinerung der Grundzustandstransformation (Theorem 4.1), ein Agmon-Allegretto-Piepenbrink-artiges Resultat (Theorem 6.1) und das Vergleichsprinzip (Proposition 7.3) besonders hervorzuheben, da diese Resultate sehr häufig angewendet werden und somit das Fundament der Dissertation bilden.
Es wird zudem darauf Wert gelegt die Theorie durch Beispiele zu veranschaulichen. Hierbei wird der Fokus auf die natürlichen Zahlen, Euklidische Gitter, Bäume und Sterne gelegt. Als Abschluss werden noch eine nicht-lineare Version der Heisenbergschen Unschärferelation und eine Rellich-Ungleichung aus der Hardy-Ungleichung geschlussfolgert.The dissertation deals with a central inequality of non-linear potential theory, the Hardy inequality. It states that the non-linear energy functional can be estimated from below by a pth power of a weighted p-norm, p>1. The energy functional consists of a divergence part and an arbitrary potential part. Locally summable infinite graphs were chosen as the underlying space. Previous publications on Hardy inequalities on graphs have mainly considered the special case p=2, or locally finite graphs without a potential part.
Two fundamental questions now arise quite naturally: For which graphs is there a Hardy inequality at all? And, if it exists, is there a way to obtain an optimal weight? Answers to these questions are given in Theorem 10.1 and Theorem 12.1. Theorem 10.1 gives a number of characterizations; among others, there is a Hardy inequality on a graph if and only if there is a Green's function. Theorem 12.1 gives an explicit formula to compute optimal Hardy weights for locally finite graphs under some additional technical assumptions. Examples show that Green's functions are good candidates to be used in the formula.
Emphasis is also placed on illustrating the theory with examples. The focus is on natural numbers, Euclidean lattices, trees and star graphs. Finally, a non-linear version of the Heisenberg uncertainty principle and a Rellich inequality are derived from the Hardy inequality
