Publikationsserver der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg
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Armutsrisiken im Kontext von Übergang ins und Leben im Heim. Expertise zum Neunten Altersbericht der Bundesregierung
No full textDie Expertise befasst sich mit der Situation von älteren und hochaltrigen Menschen in der stationären Langzeitversorgung, die im Zuge eines Heimübergangs nicht nur Verluste ihrer Alltagsroutinen, gewohnten Lebenswelt und sozialen Bezügen erleben, sondern die aufgrund der mit dem Leben im Heim verbundenen Kosten(steigerungen) in eine prekäre Lebenslage geraten. Menschen im Heim trifft das Risiko einer „pflegebedingten“ Verarmung häufiger als in der Häuslichkeit. Diese Entwicklungen können pflege- und institutionell bedingte Verlusterfahrungen von Autonomie, Selbständigkeit und Teilhabe im Zuge des Übergangs und Lebens im Heim verschärfen.
Nach einer einführenden Darstellung der aktuellen Situation und Entwicklungen älterer und pflegebedürftiger Menschen in der stationären Langzeitversorgung werden auf Grundlage einer ethnographischen Studie zum Älterwerden und Leben mit chronischen Erkrankungen im Alter ausgewählte Phänomene beschrieben. Dabei wird das Erleben von Unsicherheiten und schwierigen Lebenslagen besonders im Kontext von Übergang und Leben im Heim in den Blick genommen. Anhand eines komprimierten Fallportraits werden die Verschränkungen diverser Dimensionen und Prozesse deutlich, die sich bereits im Leben abzeichnen und die in einem umfassenden Erleiden im Zuge des fremdbestimmten Heimübergangs und der erlebten Armut im Heim gipfeln
KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 4. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: In-depth-Interviews
No full textVor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung Künstlicher Intelligenz (KI) in unterschiedlichen gesellschaftlichen Kontexten untersucht dieses Arbeitspapier aus dem Projekt KINiro den Einsatz, die Bedarfe sowie die Akzeptanz von KI in Nichtregierungsorganisationen (NROs). Im Rahmen des Projekts „KINiro – Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten“ wurden zehn vertiefende Expert*innen-Interviews mit Vertreter*innen verschiedener NROs geführt. Ziel war es, ein differenziertes und vertiefendes Verständnis von Wissen, benötigten und vorhandenen Ressourcen, organisatorischen Strukturen, Umsetzungsmöglichkeiten und das Erheben von Akzeptanz und die Gründe für Nicht-Akzeptanz zu erheben. Das Arbeitspapier ist das vierte in dem Projekt und baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews, der ersten qualitativen Studie und der großen quantitativen Studie auf. Die Ergebnisse zeigen, dass das Interesse an KI in NROs stark zugenommen hat, insbesondere nach der breiten Verfügbarkeit von KI-Anwendungen wie ChatGPT. Die befragten Organisationen experimentieren aktuell mit KI vorwiegend in den Bereichen Textproduktion, Datenanalyse, Wissensmanagement und Prozessoptimierung. Es werden auch spezielle KI-Anwendungen für die Bedarfe der NROs entwickelt und eingesetzt. Zugleich bestehen jedoch große Herausforderungen, insbesondere begrenzte finanzielle und personelle Ressourcen, fehlendes Know-how und der Mangel an Digitalisierung. Datenschutz und ethische Fragestellungen sowie mögliche Verzerrungen (Bias) sind zentrale Bedenken. Dennoch lassen sich erste erfolgreiche Umsetzungsstrategien erkennen, etwa die Bildung interner Arbeitsgruppen, die Unterstützung durch Führungskräfte, auch gezielte Schulungen sowie die Entwicklung von Leitlinien werden positiv bewertet. Diese Ansätze tragen dazu bei, Vorbehalte abzubauen und Akzeptanz zu fördern. Das Arbeitspapier zeigt damit, wie die vorherigen Arbeitspapiere, dass KI im gemeinwohlorientierten Sektor grundsätzlich auf Offenheit trifft, zugleich aber ein breites Spektrum an Voraussetzungen wie Ressourcen, Know-how, rechtliche Rahmenbedingungen und nutzbare Anwendungen benötigt werden, um das volle Potenzial von KI verantwortungsvoll auszunutzen
Der Beitrag des Prozessmanagements zu einem nachhaltigen Supply Chain Management
No full textDie regulatorischen Rahmenbedingungen zur Nachhaltigkeit in Supply Chains stellen hohe Anforderungen an Organisationen und deren Prozesse. Nicht wenige Unternehmen befürchten einen hohen administrativen Aufwand und Haftungsrisiken durch missverständliche Berichterstattung oder schlechtere Finanzierungskonditionen. Deshalb lohnt es sich, strukturiert zu analysieren, welche prozessualen Anforderungen die regulatorischen Rahmenbedingungen stellen und wie Instrumente des Prozessmanagements dazu beitragen können, die Abläufe möglichst schnell, nachvollziehbar, und mit möglichst wenig Ressourceneinsatz zu steuern. Instrumente, die dabei hilfreich sein können, sind eine Prozesslandkarte für die Prozesse im Supply (Chain) Management, eine Prozessanalyse und -gestaltung relevanter Prozesse (bspw. Erstellung des nichtfinanziellen Reportings) sowie eine Optimierung zeitaufwändiger und sich wiederholender Prozesse. Der Beitrag gibt zunächst eine Übersicht über Prozess-relevante Anforderungen aus den regulatorischen Rahmenbedingungen und zeigt dann beispielhaft Möglichkeiten des Prozessmanagements zur schnellen, ressourcenschonenden und sicheren Erfüllung dieser Anforderungen auf
BIM - Masterplan in der Lehre
No full textNeben der Vermittlung von grundlegenden Kenntnissen, Fertigkeiten und Kompetenzen im Bereich der Verkehrswegeplanung sind künftig auch die Grundlagen des modellbasierten Planens und die Anwendung in den entsprechenden Softwarelösungen zu vermitteln. Um diesem Umstand gerecht zu werden, wurden sowohl der Bachelor- als auch der Masterstudiengang Bauingenieurwesen an der OTH Regensburg neu strukturiert und die Themen Digitalisierung und Nachhaltigkeit im Rahmen von neu geschaffenen Schwerpunkten vertieft und in Modulen zu digitalen Kompetenzen über den gesamten Studienverlauf als Querschnittsthema implementiert.
Um vorlesungsbegeleitend den Einsatz von digitalen Methoden zu fördern, wurde im Fachgebiet Straßenplanung / Straßenbau in den letzten Jahren ein durchgängiges Planungsprojekt einer fiktiven Ortsumfahrung entwickelt. Basierend auf realen Grundlagendaten (DGM, Rasterbilder, Achsdaten etc.) wurde die Reallaborsituation „Orstumfahrung Presseck“ aufgebaut.
Die Herausforderung, um die Ansätze des BIM-Masterplans auch in der Lehre zu integrieren liegt in der Vermittlung einer neuen Arbeitsmethodik bei begrenztem zeitlichem Umfang im Rahmen der stark reglementierten Bachelorstudiengänge. Der Ansatz, eines durchgängigen Projektes das mittels kurzer Lehrvideos und Anleitungen vorlesungsbegleitend zur Verfügung gestellt wird, hat sich bewährt. Durch die konkrete Anwendung modellbasierter Methoden im Sinne einer „Technologie zum Anfassen“ wird ein dauerhafter Lernerfolg sichergestellt. Voraussetzung zu diesem Vorgehen ist die stetige Aktualisierung der Unterlagen und die zuverlässige Verfügbarkeit von Softwarelösungen, was nur mit entsprechender personeller Ausstattung möglich ist
Inverse Acoustic Characterization of Rigid Porous Media using Artificial Neural Networks
No full textPorous sound absorbers can be described by the isotropic Biot model, and its fluid phase can be represented by the Champoux-Allard model. To apply these models to a given absorber material, the five acoustical and the four mechanical material parameters must be known. The direct measurement of these parameters is complex and requires cost-intensive measurement equipment. Current inverse methods to obtain these material parameters solve an optimization problem, trying to fit the absorption or impedance curve of the material model to the impedance tube measurement data. Solving this optimization problem, i.e. finding the global minimum, is not guaranteed in an acceptable amount of time, as the optimization problem possesses a multitude of local minima. This work proposes an alternative, data driven approach using artificial neural networks to obtain the material parameters necessary for the characterization of open porous materials. The approach only requires the results of standard impedance tube measurements. The characterization of rigid- and elastic frame materials has been investigated. The datasets were generated using the rigid and elastic frame models for porous absorbers. The approach shows good results for impedance curves generated by the analytical models, the validation with real-world impedance tube measurement data is currently under investigation
Bildung für nachhaltige Entwicklung in der Hochschullehre. Am Beispiel von Lehrveranstaltungen zum Thema Migration
No full textDieser Beitrag geht am Beispiel des berufsbegleitenden Studiengangs Soziale Arbeit an der OTH Regensburg der Frage nach, wie Bildung für nachhaltige Entwicklung im Sinne einer „Transformativen Bildung“ (WGBU, 2012) systematisch in die Hochschullehre integriert werden kann. Dafür werden zwei Lehrveranstaltungen aus dem Themenbereich Migration untersucht. Im Mittelpunkt steht die Frage, inwieweit die Inhalte, die didaktische Aufbereitung und der Theorie-Praxistransfer zur Zielsetzung beitragen. Betrachtet wird ebenfalls die Lernumgebung an der OTH mit den Lernstandorten im ländlichen Raum, der digitalen Lernplattform ELO sowie dem Ressourcenverbrauch durch An- und Abreise der Studierenden, aber auch dem Energieverbrauch für die digitale Lehre. Schließlich soll die Prüfungsform in diesem Kontext kritisch überprüft werden. Die Perspektiven von Absolvent:innen, ergänzend auch von aktuell Studierenden sowie der Dozierenden bilden den Kern der Untersuchung. Ziel ist, beispielhaft herauszuarbeiten, welche Veränderungen BNE an Lehre und Didaktik stellt und wie Lehrveranstaltungen dem Ziel Bildung für nachhaltige Entwicklung gerecht werden können
Der Begriff der Nachhaltigkeit in der Sozialgerichtsbarkeit
No full textDieser Beitrag fokussiert die Verwendung des Begriffes der „Nachhaltigkeit“ inklusive dazugehöriger Konnotationen in der Rechtsprechung der Sozialgerichtsbarkeit, ausgehend von der europa- und verfassungsrechtlichen Ebene über das Bundessozialgericht (BSG), die Landessozialgerichte (LSG) bis hin zu den Sozialgerichten (SG). In diesem Zusammenhang werden Entscheidungen recherchiert und analysiert, die die Begriffe Nachhaltigkeit oder nachhaltige Entwicklung beinhalten. Die Sichtungen und Auswertungen umfassen insbesondere aktuelle Entscheidungen zu Aspekten sozialer Nachhaltigkeit, die strukturiert und inhaltlich aufbereitet werden. Aufgrund des primär rechtsauslegenden und rechtsanwendenden Charakters der analysierten Entscheidungen und einer bisher nicht erfolgten Juridifizierung von intergenerationeller Gerechtigkeit bilden die Sustainable Development Goals (SDGs) lediglich politische Zielvorgaben
Driver Fatigue Detection using CWT-Extracted Features and a Deep Learning Approach (CNNLSTM)
No full textDriver fatigue is a leading reason behind traffic accidents globally, resulting in significant threats to public safety and substantial economic costs. Electroencephalography (EEG) has shown to be a critical tool for identifying driver fatigue as it can record brain activity associated with sleepiness, which gives it an advantage over other physiological modalities. Although raw EEG data can provide insightful information, accurate fatigue identification requires strong feature extraction techniques because of the inherent complexity of the data. This emphasizes how urgent it is to investigate revolutionary deep-learning architectures that can successfully extract discriminative features from raw EEG data. This study provides an innovative framework for driver fatigue identification from EEG that combines continuous wavelet transform (CWT) with convolutional neural networks (CNN) and long-short term memory (LSTM). In order to gain the advantage over the drawbacks of manual feature extraction, this study generates time-frequency spectrum representations of EEG data using the CWT. Following extracting information, each channel’s time-frequency images are concatenated and fed into a CNN-LSTM architecture. This combination models the temporal and spatial characteristics of the EEG data and automatically learns discriminative features for identifying drivers’ normal and fatigued states. A publicly available EEG dataset with recordings from twelve subjects is used to evaluate the proposed CWT-CNN-LSTM architecture. The result shows a prominent classification accuracy of 98.34% for both the average of each subject and combined subjects. These findings show how well the CNN-LSTM framework captures EEG patterns associated with fatigue, which may result in more reliable driver fatigue detection systems and improved traffic safety
Optimierung der Unternehmenssteuerung
No full textDie Unternehmenssteuerung wird in der Praxis nach wie vor von Finanzkennzahlen dominiert, obwohl diese nur einen spezifischen Ausschnitt der Vorgänge einer Organisation widerspiegeln. Für einen umfassenden Steuerungsansatz, der Zukunftsfähigkeit und Rationalität fördert, ist eine gezielte Beeinflussung von Performancetreibern notwendig. Diese Performancetreiber haben oftmals einen nicht-finanziellen Charakter. Eine verstärkte Einbindung nicht-finanzieller Kennzahlen in die Unternehmenssteuerung ist erforderlich
Eye Movement Modelling Examples on Usability Heuristics
No full textThe user interface (UI) and user experience (UX) design is of crucial importance for human-computer interaction (HCI), particularly in the context of web applications. In light of the high expectations of users and the competitive nature of the market, it is imperative to employ usability measurement techniques to avoid losing users. Heuristic evaluation (HE) is a cost- and resource-efficient method for evaluating the usability of websites in which evaluators are guided by heuristics. However, the level of expertise of the evaluators has a significant impact on the results, with experts identifying up to 50% more usability issues than novices. To address this gap, this paper proposes Eye Movement Modeling Examples (EMMEs) to demonstrate Jakob Nielsen’s ten usability heuristics in an easy-to-understand format for all levels of experience while also incorporating expert knowledge. In particular, the eye movements and verbal feedback of a usability expert are recorded as the expert analyses the usability of a simple website application in terms of Jakob Nielsen’s ten usability heuristics. This reveals the strategies and cognitive processes of the expert when assessing the usability of a website and makes them more tangible for non-experts or novices. The findings of a questionnaire-based assessment indicate that EMMEs are perceived as beneficial and supportive during the learning process. Ultimately, this comprehensive analysis not only enables a deeper understanding of heuristics for usability novices, but could also lead to EMMEs being applied more efficiently in diverse domains