opus htw (Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin)
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KI-gestütztes Schreiben – Eine Untersuchung von Anwendungsfällen
No full textKünstliche Intelligenz erobert immer mehr das Interesse von Menschen sowohl im Alltag, als auch im unternehmerischen Einsatz. Gerade in den letzten Jahren wurde durch ChatGPT ein neuer Trend gesetzt, um mögliche Probleme durch den KI-Assistenten zu lösen. Doch wie hilfreich ist der Einsatz von Textgeneratoren eigentlich, um Schreibaufgaben und zusammenhängende Prozesse zur Erstellung von Texten in den jeweiligen Anwendungsgebieten, der Lehre, des Journalismus und im Marketing, zu unterstützten oder gar selbstständig zu bewältigen?
Ziel dieser Arbeit ist es diese Frage zu beantworten und anhand praktischer Ergebnisse in Form von Experteninterviews aufzuzeigen, wie KI-Textgeneratoren bereits in diesen Anwendungsgebieten eingesetzt werden. Hierbei werden vor allem die Punkte geklärt, für welche Prozesse innerhalb der Anwendungsgebiete KI-gestütztes Schreiben genutzt wird, und welche Software sich dafür besonders gut eignet. Ebenso soll geprüft werden, welche Vor- und Nachteile durch den Einsatz vorliegen und wie sich die Experten und Expertinnen die zukünftige Entwicklung diesbezüglich in den kommenden Jahren vorstellen.
Die Vergleiche der Experteninterviews zeigen speziell, dass der Einsatz von KI-gestütztem Schreiben bei Routineaufgaben und unkomplizierten Aufgaben bereits integriert ist. Jedoch wird für die Erstellung von komplexen Texten KI derzeit nicht als Vorteilhaft betrachtet, da der Einsatz sogar einem Mehraufwand mitbringen kann. Dennoch wird in allen genannten Anwendungsgebieten KI bereits eingesetzt und weiter getestet, welche Prozesse die Nutzung von KI-Software in den folgenden Jahren erledigen könnte, wenn derzeitige Fehler und Unklarheiten, wie die Betrachtung des Datenschutzes, beseitigt und geklärt werden. Ebenso seien Schulungen und Klarstellungen der Ergebnisse, was KI kann und was nicht, essenziell um den Anwender*innen Branchenübergreifend die Korrekte Nutzung näher zu bringen.
Aus den Ergebnissen dieser Arbeit gehen überwiegend Themen hervor, welche für zukünftige Forschungen relevant sein können, um Vergleiche zu anderen Anwendungsgebieten zu beziehen. Ebenso folgt mit der praktischen Sicht der derzeitigen Nutzung ein Vergleich auf ein gerade beginnendes Thema, welches in den kommenden Jahren weiterführend im Berufsalltag und der allgemeinen Nutzung integriert wird
Risikomessung bei Portfolien unter extremen Marktbedingungen
No full textKurseinbrüche, Börsencrashs und Kaptalmarktkrisen können zu erheblichen Verlusten führen. Dies hat man in der Finanzmarktkrise 2008/2009 gesehen, wo plötzlich ganze Banken am Rande des Ruins standen. Doch wie kann man sich gegen Extremereignisse schützen? Wie oft und in welchem Ausmaß treten sie auf? Welche Gegenmaßnahmen können ergriffen werden, um sich gegen seltene, aber verheerende Ereignisse abzusichern? Ein wichtiges Werkzeug, um diese Fragen zu beantworten, ist die Extremwerttheorie, die sich auf extreme Ereignisse fokussiert, also auf die Maxima von Zufallsvariablen In dieser Arbeit liegt der Schwerpunkt auf der Bedeutung der Extremwerttheorie in der Finanzwelt. Dazu haben wir die täglichen Renditen eines Aktienindex, des berühmten Nifty 50, über einen Beobachtungszeitraum von 26 Jahren beobachtet.
Ziel ist es, Risikomodelle zu implementieren, die für seltene, aber verheerende Ereignisse geeignet sind. Diese Modelle sollen in der Lage sein, Risiken zu bewerten und zu messen, um sinnvolle Maßnahmen ergreifen zu können
Explainable Artificial Intelligence – Anwendung und Vergleich der Methoden LIME und SHAP
No full textDer zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning Algorithmen, vor allem in kritischen Bereichen wie dem medizinischen Sektor, der Rechtswissenschaft und - Anwendung oder dem militärischen Bereich führt zu einem zunehmenden Bedürfnis nach Nachvollziehbarkeit und Transparenz dieser Entscheidungen. Aus diesem Bedürfnis hat sich das Forschungsgebiet Explainable Artificial Intelligence herausgebildet. Im Rahmen dessen wurden Methoden entwickelt, um einzelne Entscheidungen oder ganze Modelle nachvollziehbar zu machen. Die vorliegende Arbeit bietet einen Überblick über den aktuellen Forschungsstand zu Explainable AI sowie im speziellen der beiden Methoden LIME und SHAP, welche zu den meistverwendeten in diesem Bereich gehören. Es wurden zudem inhaltliche Unterschiede der diesbezüglichen Literatur fest- und herausgestellt. Zudem wird praktisch untersucht, wie sich diese beiden Methoden konkret anhand der laut der Literatur existierenden Metriken unterscheiden sowie ein allgemeiner Überblick über diese Metriken gegeben.
Im Rahmen der Arbeit werden die beiden Methoden auf drei verschiedene Datensätze sowie sechs verschiedene Machine Learning Modelle angewandt. Die in diesem Zusammenhang ermittelten Ergebnisse decken sich größtenteils mit den in der Literatur aufgeführten Beobachtungen in Bezug auf die Metriken Ausführungszeit, Interpretierbarkeit, Stability, Broadness und Consistency der Erklärungen. Zudem wird gezeigt, dass keine einheitlichen Methoden zum systematischen Vergleich von XAI-Methoden existieren und weitere Forschung in diesem Bereich nötig ist.The increasing use of Artificial Intelligence and Machine Learning algorithms, especially in critical areas such as the medical sector, legal science and application or the military sector leads to an increasing need for traceability and transparency of the decision process of those systems. The research field “Explainable Artificial Intelligence” has emerged to comply with this growing demand of accountability. In this context, methods have been developed to make individual decisions or entire models comprehensible. This paper provides an overview of the current state of research on Explainable AI and in particular on the two methods LIME and SHAP, which are among the most widely used methods in this area. The thesis also identifies and highlights differences in the content of the associated literature.
In addition, it is practically examined how these two methods differ based on the metrics existing according to the literature. Moreover, a general overview of these metrics and as well as their evaluation is given. In the context of the thesis, the two methods are applied to three different data sets as well as six different machine learning models. The results obtained in this context largely coincide with the observations reported in the literature with respect to the metrics of execution time, interpretability, stability, broadness, and consistency of explanations. In addition, it is shown that no unified methods exist to systematically compare XAI methods and further research is needed in this area
Energy Sharing als akzeptanzfördernde Maßnahme in Deutschland
No full textDie Europäische Union hat 2018 im Rahmen des Saubere-Energie-Für-Alle-Europäer-Pakets die Erneuerbare Energien Richtlinie II beschlossen, um den Ausbau der Erneuerbaren in Europa zu beschleunigen. Ein Teil der Vorgaben sind die Erneuerbare-Energien-Gemeinschaften beziehungsweise das Energy Sharing. Hiermit soll Bürgern die Möglichkeit ge-geben werden, EE-Anlagen gemeinsam zu betreiben, den erzeugten Strom gemeinsam zu verbrauchen und Überschüsse wie bisher gefördert einzuspeisen. Durch die Teilhabe soll Energy Sharing akzeptanzfördernd wirken. Damit sich Energy Sharing für die Beteiligten lohnt, soll innerhalb der Gemeinschaft verbrauchter Strom ebenfalls gefördert werden. Deutschland hat Energy Sharing bisher nicht rechtlich umgesetzt.
Diese Arbeit verfolgt mehrere Ziele: Zuerst wurde geprüft, ob Energy Sharing akzeptanzfördernd wirken kann. Hierzu wurde Literatur zur Akzeptanzforschung im Allgemeinen und zu Erneuerbaren Energien im Speziellen qualitativ untersucht. Hier hat sich herausgestellt, dass Energy Sharing einen positiven Einfluss auf die Akzeptanz haben kann, da es die stärksten akzeptanzfördernden Faktoren beeinflusst.
Außerdem wurde in dieser Arbeit untersucht, wie hoch ein finanzieller Anreiz für Energy Sharing ausfallen muss. Hierzu wurden generische Erneuerbare-Energien-Gemeinschaften an vier Standorten und mit zwei Erzeugungsarten simuliert. Die Berechnungen zeigen, dass für PV-Energie Strom, der innerhalb von EEGs verbraucht wird, den regulären Strompreis um 10,59 ct/kWh unterbieten muss. Für Windenergie liegt der Wert bei 5,57 ct/kWh.
Des Weiteren wurde der Marktwertverlust von EE-Anlagen innerhalb der Erneuerbare-Energien-Gemeinschaft quantifiziert. Die Ergebnisse hierzu sind jedoch uneindeutig und widersprechen der Erwartung, was weitere Analysen auf dem Gebiet nötig macht
Das Konzept der Disruptive Conservation als Grundlage des Hinterfragens eurozentrischer Konservierungsethik
No full textDas Ziel der Bachelorarbeit war es, die Frage zu beantworten, inwieweit die Disruptive Conservation zum Überprüfen des Eurozentrismus der Konservierungsethik genutzt werden kann. Dazu wird folgende Forschungsfrage gestellt:
Lässt sich mithilfe dreier nach dem Konzept der Disruptive Conservation restaurierter mittelalterlicher Keramiken ein eurozentristisches Verständnis der Konservierungsethik feststellen? Um diesem Thema nachzugehen, erfolgten eine quantitative Datenerhebung in Form einer Online-Umfrage, sowie eine qualitative Datenerhebung in Form von Expert*inneninterviews zur Wahrnehmung der konservatorischen Maßnahmen.
Die Ergebnisse belegen, dass der Bewertung der Maßnahmen ein eurozentrisches Verständnis inhärent, die Bereitschaft zur Reflexion darüber jedoch durchaus vorhanden ist.The aim of the bachelor's thesis is to answer the extent to which Disruptive Conservation
can be used to examine the Eurocentrism of conservation ethics. Therefore, the following research question was asked:
Can a Eurocentric understanding of conservation ethics be determined by using three medieval ceramics restored according to the concept of Disruptive Conservation? To answer this, quantitative data acquisition was carried out in the form of an online survey, as well as qualitative data collection in the form of expert interviews on the perception of the conservation measures.
The results of both studies showed that a Eurocentric understanding is inherent in the evaluation of the measures, but that there is certainly a willingness to reflect on this
Wohlfahrtsstaat und Gender Pay Gap /Wohin konvergieren Ost- und Westdeutschland
No full textDas Zusammenspiel von Wohlfahrtsstaat und Gender Pay Gap ist eine komplexe Ursache der Entgeltungleichheit zwischen Männern und Frauen. Dabei betrachtet diese Arbeit nicht nur wohlfahrtsstaatliche Aktivitäten als Antwort auf bestehende Probleme, sondern untersucht auch das Einflusspotenzial des Familienleitbildes, das dem Wohlfahrtsstaat zugrunde liegt.
Es wird angenommen, dass dieses Leitbild langfristig das Verhalten und die Einstellungen der Menschen beeinflusst, wodurch die Auswirkungen auf die Erwerbsbeteiligung von Frauen noch Jahrzehnte später spürbar bleiben.
Die Bundesrepublik Deutschland nach der Wiedervereinigung stellt einen einzigartigen Fall in der Wohlfahrtsstaatsforschung dar. Die Deutsche Demokratische Republik (DDR) und die ehemalige Bundesrepublik Deutschland (BRD) gehörten nach Esping-Andersens Typologie zu verschiedenen Wohlfahrtsstaatstypen mit unterschiedlichen familienpolitischen Ausrichtungen und Familienleitbildern. Durch die anhaltende wohlfahrtsstaatliche Prägung könnten sich Werte und Normen bis heute als kulturelles Erbe in den Köpfen der Menschen manifestiert haben. Nach der Wiedervereinigung 1989 unterlagen beide Systeme einer einheitlichen Gesetzgebung und Sozialpolitik.
Diese Arbeit beabsichtigt zu untersuchen, wie sich die Einstellungen zur familiären Arbeitsteilung und zur Stigmatisierung von Frauen in Ost- und Westdeutschland entwickelt haben und wie sich diese Ergebnisse in der Inanspruchnahme familienpolitischer Maßnahmen widerspiegeln. Ein zentraler Grund für die anhaltenden Problemlagen von Frauen in Deutschland ist der bestehende hohe Gender Pay Gap. Frauen sind häufiger von Armutsrisiken betroffen, haben geringere Rentenansprüche und insgesamt weniger Anreize, ihr Arbeitsmarktpotenzial auszuschöpfen. Interessanterweise war der unbereinigte Gender Pay Gap im Jahr 2021 in Westdeutschland mehr als dreimal so hoch wie in Ostdeutschland.
Die Ursachen könnten im Zusammenspiel von Geschlechterkultur und der historischen Ausrichtung der Familienpolitiken liegen.
Der theoretische Teil der Arbeit beginnt mit der Wohlfahrtsstaatstypologisierung von Esping-Andersen, bevor auf Unzulänglichkeiten in Bezug auf die Geschlechtsdimension und die feministische Kritik eingegangen. Anschließend werden zwei bedeutende familienpolitische Maßnahmen näher beleuchtet. Danach werden methodische und inhaltliche Aspekte zum Gender Pay Gap erläutert und theoretische Erklärungsansätze zur Entgeltungleichheit vorgestellt. Abschließend erfolgt eine Zusammenfassung der historischen Familienpolitiken in der DDR und BRD.
Im methodischen Teil werden Einstellungsdaten, Arbeitsmarktindikatoren und Daten zu den familienpolitischen Instrumenten analysiert, um Veränderungen im Zeitverlauf und in Bezug auf den Gender Pay Gap und Gender Time Gap zu untersuchen. Im Schlussteil wird diskutiert, inwieweit sich ost- und westdeutsche Werte hinsichtlich Vorurteilen gegenüber Frauen und familiärer Arbeitsteilung angenähert haben und inwieweit sich diese Dynamiken im Gender Pay Gap widerspiegeln
Haptic Recording Experience
No full textThe Iceberg Model, derived from Systems Thinking, is one of the powerful methods for understanding the hidden dynamics and complexities that influence decision making. By examining the various layers of the iceberg metaphorically, one can gain a deeper understanding of the interconnectedness and interdependencies within systems, enabling to make more informed and connected decisions and foster sustainable change in a complex world.
By applying the Iceberg Model in the context of serious games, Systemic Design Oriented Leadership (SDOL) in particular could gain a holistic understanding of the hidden dynamics that determine behaviour and outcomes within their organizations. A serious game of this nature has the capacity to augment a leadership learning culture that fosters the investigation of cognitive frameworks, the interrogation of presumptions, and the cultivation of critical thinking. Through dialogue and reflection, SDOL could surface underlying beliefs and values. SDOLthat embraces the gamification of the Iceberg Model might effectively drive sustainable change in a playful manner. By focusing the gameplay on levels such as “mental models” and “systemic structures”, SDOL can design interventions that address the root causes of challenges rather than applying quick fixes. The Iceberg Model as a serious game fosters a culture of continuous improvement and adaptability, positioning the organization for long-term success.
This paper explores the application of the Iceberg Model as a physical serious game in SDOL, highlighting its significance in identifying and addressing underlying factors that impact organizational behavior and performance
"Hungerstreik der Letzten Generation": Eine quantitative Inhaltsanalyse der Berichterstattung deutscher Printmedien
No full textDie Proteste der Letzten Generation sorgen in der Medienlandschaft für eine anhaltende Berichterstattung. Diese spielt für den Erfolg von Bewegungen eine zentrale Rolle, da Medien durch ihre Berichterstattung Protesten Offentlichkeit verleihen, die Mobilisierung steigern und gesellschaftlichen Druck ausüben können. Da sich in bisherigen Studien zeigte, dass vor allem die redaktionelle Linie Einfluss auf formale und inhaltliche Begebenheiten hat, soll folgende Forschungsfrage beantwortet werden: Inwiefern unterscheidet sich die Berichterstattung über den Hungerstreik der neuen sozialen Bewegung Letze Generation in Bezug auf die redaktionelle Linie der Printmedien Taz, Welt, Berliner Zeitung und Berliner Morgenpost? Das Ziel dieser Arbeit ist somit die Analyse der formalen und inhaltlichen Merkmale der Berichterstattung über den Hungerstreik und die Identifizierung dahingehender Unterschiede in Bezug auf die redaktionelle Linie. Dafür wurde eine quantitative Inhaltsanalyse von jenen Artikeln, die den Hungerstreik in den ausgewählten Medien thematisierten, durchgeführt (N=36). Der Auswertung lagen die theoretischen Hintergründe der redaktionellen Linie und der Nachrichtenwerttheorie nach Staab (1990) zugrunde. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass sich die Berichterstattung in Bezug auf die redaktionelle Linie bei dem Umfang, der Darstellungsform, der Auswahl der Sprecher sowie in der überregionalen Presse bei der Häufigkeit und der Anzahl der Nachrichtenfaktoren unterschied. Bei der Nachrichtenfaktorenstruk-tur konnten keine eindeutigen Einflüsse festgestellt werden. Vor allem Taz und Berliner Zeitung erwiesen sich damit als protestaffin und erhöhten mit ihrer Berichterstattung den Druck auf die Politik. Für weitere Forschungen empfiehlt sich die Analyse der Berichterstattung anhand einer umfangreicheren Grundgesamtheit und die Durchführung von statistischen Tests. Auch eine Input-Output- bzw. Frames-Analyse wäre von großem Interesse
Sustainable Learning Analytics: Measuring and Understanding the Drivers of Energy Consumption of AI in Education
No full textAIED (AIED) is used increasingly to achieve higher learning outcomes through adaptive
personalized learning paths. However, its environmental impact has been disregarded
thus far. In this thesis, local energy and resources consumption of the prediction in four
AIED models are measured using two different measurement approaches.
The results suggest that boolean or mathematically explainable models such as decision tree and logistic regression have a low energy demand. On the other hand, in models that use a complex optimization process or have mulitple interconnected layers like support vector machine (SVM) or multilayer perceptron (MLP), the resource demand rises significantly.
A decision tree model is recommended as the model of choice to deploy on the learning platform as it reveals the lowest emissions in both measurements and shows high performance prediction values.
The thesis concludes with recommendations for AIED developers and policy ecommendations and pledges for higher attention on the environmental impact of AIED.Der Anteil von Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Bildung nimmt stetig zu,
da durch personalisiertes und adaptives Lernen bessere Lernergebnisse erreicht werden können. Jedoch wurden die Umweltauswirkungen bisher nicht berücksichtigt. Im Rahmen dieser Arbeit werden der lokale Energie- und Ressourcenverbrauch von vier Modellen von künstlicher Intelligenz in der Bildung gemessen durch die Verwendung von zwei unterschiedlichen Messverfahren. Die Ergebnisse implizieren, dass boolesche oder mathematisch erklärbare Modelle wie ein Decision Tree oder Logistische Regression einen geringeren Energiebedarf haben. Modelle mit einem komplexen Optimierungsprozess wie SVM oder mehreren vernetzten Schichten wie ein MLP hingegen verbrauchen signifikant mehr Energie.
Im Ergebnis wird das Decision Tree Modell für die Implementierung auf der Plattform
empfohlen, da es das ressourceneffizienteste Modell ist und hohe Vorhersage-Werte aufweist.
Die Thesis schließt mit Empfehlungen für Entwickler:innen sowie Richtlinien und plädiert für eine höhere Aufmerksamkeit für die Umweltauswirkungen von künstlicher Intelligenz in der Bildung
Motorisiertes Wasserfahrzeug zur Lebens-Wasserrettung und dem Katastrophenschutz auf europaeischen Binnengewaessern
No full textZiel dieser Arbeit ist es, die Versorgung von Unfallopfern im Wasserrettungsdienst zu verbessern, Belastungen für die Rettungskräfte zu senken und Abläufe bei Einsätzen effizienter zu gestalten.
Hierfür werden die Bedürfnisse aller Beteildigten in allen relevanten Szenarien identifiziert und zusammengeführt. Es soll ein Bootskonzept mit innovativen Funktionen und einer anwendungsbasierten Aufteilung entstehen, welches als Rettungsplatform in das gesamte Wasserrettungskonzept eingebunden sein soll