opus htw (Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin)
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Employing Gamification & Learning Analytics to Enhance Engagement in Educational Courses
No full textThe use of gamification and learning analytics in educational courses has the potential to enhance student engagement and motivation, by providing an interactive and data-oriented approach to learning. This study seeks to investigate and reveal the effect of using such techniques in these online courses, with a focus on how they impact student engagement, motivation and the overall learning outcomes. The study will involve the implementation of various gamification elements, such as points, badges, leaderboards and feedback systems, as well as the use of learning analytics to see how to track student progress and also the behavior. The data collection methods will be both quantitative and qualitative, including A/B testing, usability testing, surveys and interviews.
The results of the study will take shape in the form of a digital concept for an application employing gamification and learning analytics. And it shall set the standard for development of future educational interventions. Gamification can be a way to increase student engagement and motivation, by creating a sense of competition, encouraging learning and providing feedback and recognition. Additionally, Learning Analytics (LA) provides useful insights into student behavior, progress, and performance, which can help improve student support. Therefore, this study will contribute to the advancement of knowledge on how to effectively use gamification and learning analytics to enhance engagement in online educational courses
Entwicklung und Evaluation von Methoden zur Absenkung der Nutzungsschwelle von Kommandozeilen-Interfaces
No full textDiese Arbeit beschäftigt sich mit der Verbesserung von Anwendungen mit Kommandozeilen-Inferfaces, kurz CLI Apps. Zur Optimierung deren Usability wurden die zwei zugrundeliegenden Probleme aufgezeigt. Es wurden anwendbare Methoden erarbeitet, welche diese Probleme mitigieren sollen.
Die Umsetzung dieser Methoden wurde an einer Beispielanwendung durchgeführt, um
Details und Komplikationen in der Implementierung aufzuzeigen. Darüber hinaus wurden
Performance und Attraktivität verglichen, indem die Kommandozeilen Anwendung
einer grafischen gegenüber gestellt wurde.
Im Vergleich bevorzugten die sechs Teilnehmer die vergleichbare Performance als auch
die bessere Nutzbarkeit des Kommandozeilen-Interfaces
Investigating ASR Technologies and Speech Data Utilization in the German Insurance Industry: A Qualitative Research Study
No full textThis paper presents qualitative research on the current state of automatic speech recognition (ASR) technologies used by insurance companies in Germany. The study provides an overview of the fundamentals of ASR technologies and explores potential use cases that may be implemented by insurance companies. The findings and recommendations from this paper could guide future studies and the development of ASR technologies specifically for insurance companies
Übersetzung von modellierten fachlichen Fragestellungen auf Lasttestkonfigurationen mit Hilfe von Architektur-Mappings
No full textDie Laufzeitqualität von Software hat heutzutage großen Einfluss auf den Erfolg eines Unternehmens. Domänenexperten besitzen aufgrunddessen großes Interesse daran, Laufzeitqualität gewährleisten zu können. Hierfür können Laufzeitqualitätsanalysen (LQA), wie Monitorings, Resilienz- oder Lasttests, verwendet werden. Diese erfordern allerdings technische Expertise, welche Domänenexperten meist selbst nicht besitzen. Deswegen müssen sich Domänenexperten zum Durchführen solcher Analysen stets an technische Experten wenden. Im dqualizer-Forschungsprojekt wird diese Problematik angegangen und ein Open-Source-Tool entwickelt, welches Domänenexperten ermöglicht LQAs in fachlicher Sprache zu definieren. Diese werden anschließend in technische Konfigurationen übersetzt und ausgeführt. Allerdings existiert momentan noch keine Lösung, um fachliche Fragestellungen auf technische Konfigurationen zu übersetzen. Die LQA-Definitionen in fachlicher Sprache beinhalten nicht alle Informationen, welche für das Durchführen einer LQA benötigt werden, da hierfür ebenfalls technische Informationen benötigt werden. In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, welche weiteren Informationen benötigt werden, um fachliche Fragestellungen auf Lasttestkonfigurationen zu übersetzen. Hierfür werden Methodiken wie Domain-Driven Design, Domain Storytelling als auch Domain-Specific Languages betrachtet. Anschließend wird erarbeitet, wie die benötigten Informationen für die Übersetzung repräsentiert werden können. Des Weiteren wird erarbeitet, welche Komponenten für die Übersetzung von fachlichen Fragestellungen auf Lasttestkonfigurationen benötigt werden und welche Aufgaben diese zu erfüllen haben. Das entwickelte Konzept wird anschließend in einem Prototypen umgesetzt. In einer funktionalen Evaluation wird geprüft, ob der entwickelte Prototyp in einer eigenen als auch einer fremden Softwareumgebung eingesetzt werden kann. Das erarbeitete Konzept konnte erfolgreich an einer eigenen Umgebung angewendet werden, wodurch die Machbarkeit der Übersetzung von fachlichen Fragestellungen auf Lasttestkonfigurationen bewiesen wurde. Die Evaluation an einer fremden Umgebung erwies sich als teilweise erfolgreich. Es wurde deutlich, dass für die Übersetzung die fehlende dynamische Parametrisierung von Lasttests einen essenziellen Bestandteil darstellt
Entwicklung eines interaktiven Dashboards für die Lehre des maschinellen Lernens
No full textE-Learning ermöglicht es auf viele Arten die Lehre an Hochschulen zugänglicher, effektiver und effizienter zu gestalten. Für die Erstellung gibt es eine Vielzahl an Software-Tools auf dem Markt.
In dieser Arbeit wurde untersucht, wie Lehrende aus dem Bereich Data Sciene mit der Programmiersprache R interaktive und multimodale Lerndashboards für ihre Kurse entwickeln können. Diese Dashboards enthalten Texte, Bilder, interaktive Grafiken, Quiz-Fragen sowie Programmieraufgaben. Die Studierenden erhalten bei der Bearbeitung direktes Feedback und Hinweise, während sie sich aktiv Wissen erschließen. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein umfassender Leitfaden für die Entwicklung von interaktiven und multimodalen Lerndashboards erstellt. Dieser Leitfaden berücksichtigt wichtige didaktische Prinzipien, um den Lernprozess zu optimieren. Zudem wurden verschiedene Software-Komponenten für die Implementierung des Dashboards, das Sammeln und permanente Speichern von Nutzungsdaten sowie das Hosting über einen Webserver diskutiert.
Mithilfe eines Beispiel-Lerndashboards zum Thema Entscheidungsbäume wurden alle Funktionen des verwendeten R-Pakets learnr vorgestellt, einschließlich des Sammelns von Nutzungsdaten. Im Rahmen eines Anwendungstests mit zehn Studierenden wurden Nutzungsdaten und Feedback zu dem Lerndashboard gesammelt und anschließend in einem Learning Analytics Dashboard deskriptiv analysiert.
Zusammenfassend zeigt diese Arbeit, dass interaktive und multimodale Lerndashboards, die mit R implementiert wurden, eine effektive Methode für die Vermittlung von Wissen und die Förderung des aktiven Lernens in Data Science Kursen darstellen.
Der entwickelte Leitfaden kann Lehrenden dabei helfen, Lerndashboards zu erstellen, die den Lernprozess ihrer Studierenden unterstützen und verbessern
Wüstenland – Ebenen des Klimawandels in Brandenburg
No full textGeologische Voraussetzungen und anthropogene Einflüsse stellen in Zeiten des Klimawandels eine besondere Herausforderung für Brandenburg dar. Die Fotoserie »Wüstenland« dokumentiert die Ebenen dieses Wandels in Brandenburg, zeigt natürlich gewachsene und artifiziell überformte Landschaften, wirft aber auch einen Blick auf das, was der Umgang mit dem Klimawandel in Zukunft für uns bedeuten wird
Design Dialogues
No full textMit dem Vormarsch der Digitalisierung und der künstlichen Intelligenz (KI) durchdringen Technologien alle Lebens- und Schaffensbereiche. Täglich tauchen neue Design-Tools auf, die Gestalter:innen zu unbekannten kreativen Denk- und Arbeitsmethoden herausfordern. Die Bachelor-Arbeit »Design Dialogues: Visuelle Co-Designing-Prozesse mit generativen Gestaltungswerkzeugen« ist ein prozessorientiertes Projekt, das die Beziehung zwischen dem physisch Komponierten und dem digital Generierten in Zeiten von KI untersucht. Dabei ging Lisa Plesiutschnig der Frage nach, wie man sich der visuellen Gestaltung mit KI-Werkzeugen spielerisch und experimentell nähern, ein Arbeitsprinzip für den Co-Designing-Prozess entwickeln und Ergebnisse aufbereiten, archivieren und für Interessierte zugänglich machen kann. www.designdialogues.d
Klassifizierung von Produkten des internen Marktplatzes der Deutschen Bahn
No full textDie automatisierte Klassifizierung von Produkten kann eine entscheidende Rolle bei der Steigerung von Effizienz und Genauigkeit in der Beschaffung spielen.
Diese Studie konzentriert sich auf die Entwicklung und Evaluierung von maschinellen Lernmodellen zur Klassifizierung von Produkten in ihre jeweiligen Warengruppen (WGR). Die Untersuchung nutzt fortschrittliche Techniken wie Word Embedding und Natural Language Processing, um Klassifizierungen basierend auf Produktmerkmalen vorherzusagen. Die Forschung umfasst eine umfassende Analyse und Aufbereitung der Daten, einschließlich Textbereinigung und Feature Engineering.
Verschiedene maschinelle Lernalgorithmen wie Multinomial Logistic Regression, Random Forest und Multilayer Perceptron werden angewendet, um Modelle zur Mehrklassen-Klassifikation zu entwickeln. Eines der entwickelten Modelle zeigt vielversprechende Leistungen, doch es besteht Potenzial zur Verbesserung durch die Feinabstimmung von Hyperparametern und bei der Bewältigung der ungleichen Klassenverteilung. Insgesamt könnte diese Arbeit die Deutsche Bahn AG dazu motivieren, weiter in die automatisierte WGR-Bestimmung zu investieren. Solche Bemühungen könnten zu einer effizienteren und genaueren Produktkategorisierung im Bestellprozess beitragen und insgesamt die Beschaffungsprozesse optimieren.The automated classification of products can play a crucial role in enhancing efficiency and accuracy in procurement. This study focuses on developing and evaluating machine learning models for classifying products into their respective goods groups (WGR).
The investigation utilizes advanced techniques, including Word Embeddings and Natural Language Processing, to predict WGR classifications based on product features.
The research includes a comprehensive exploration of data preprocessing, text cleansing and feature engineering. Various machine learning algorithms, such as Multinomial Logistic Regression, Random Forest, and Multilayer Perceptron, are applied to develop multiclass predictive models. One of the developed models demonstrates promising performance, yet room for improvement exists in refining hyperparameters and addressing class distribution issues. Overall, this paper could incentivize Deutsche Bahn AG to invest further in automated WGR determination. Such efforts may contribute to more efficient and accurate product categorization in the ordering process, enhancing overall procurement processes
A machine learning approach to quantify gender bias in collaboration practices of mathematicians
No full textCollaboration practices have been shown to be crucial determinants of scientific careers. We examine the effect of gender on coauthorship-based collaboration in mathematics, a discipline in which women continue to be underrepresented, especially in higher academic positions. We focus on two key aspects of scientific collaboration—the number of different coauthors and the number of single authorships. A higher number of coauthors has a positive effect on, e.g., the number of citations and productivity, while single authorships, for example, serve as evidence of scientific maturity and help to send a clear signal of one's proficiency to the community. Using machine learning-based methods, we show that collaboration networks of female mathematicians are slightly larger than those of their male colleagues when potential confounders such as seniority or total number of publications are controlled, while they author significantly fewer papers on their own. This confirms previous descriptive explorations and provides more precise models for the role of gender in collaboration in mathematics
Analyse und Vergleich der SQL-Unterstützung cloudbasierter Datenbanksysteme der Plattformen AWS, Azure und Google
No full textDurch die technologischen Fortschritte gibt es heute viele Alternativen zu relationalen
Datenbanksystemen. Neben traditionellen relationalen Datenbanksystemen gibt es auch cloudbasierte relationale Datenbanken oder Database-as-a-Service. Je nach Anwendungsfall wird entweder ein traditionelles oder ein cloudbasiertes Datenbanksystem verwendet. Allerdings bieten cloudbasierte Datenbanksysteme eine höhere Flexibilität und Möglichkeiten, um sich an unterschiedliche Branchen mit individuellen Bedürfnissen anzupassen. Insbesondere im Finanzsektor können Cloud-Datenbanken eine Vielzahl von Geschäftsanforderungen erfüllen. Sie ermöglichen es Organisationen, über das Internet für Rechnungs- und andere Buchhaltungsbedürfnisse zu interagieren und bieten einfachere Prüfpfade sowie zentralisierte Aufbewahrung für Unternehmen, die in diesem Sektor tätig sind. (vgl. 3) Aufgrund der hohen Nachfrage auf dem Markt bieten alle großen Unternehmen wie Google, Amazon und Microsoft ihre besten Produkte an.
In dieser Bachelorarbeit wird ein Überblick über drei unterschiedliche cloudbasierte
Datenbanksysteme gegeben: Amazon, Azure und Google. Hierbei werden zwei Evaluierungen durchgeführt, um die Unterstützung des SQL-Umfangs und die Geschwindigkeit der Datenbanksysteme zu prüfen.
Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, einen Einblick in die Unterschiede der SQL-Unterstützung bei verschiedenen cloudbasierten Datenbanksystemen zu gewinnen. Die Arbeit untersucht den SQLUmfang und die Geschwindigkeit verschiedener Plattformen, um die geeigneten cloudbasierten Datenbanksysteme für verschiedene Anwendungsfälle zu ermitteln.
Im Rahmen dieser Arbeit wird nur das Datenbanksystem PostgreSQL betrachtet. Alle Kriterien zum SQL-Umfang werden anhand der PostgreSQL-Dokumentation aufgelistet. Obwohl Kosten ein wichtiger Aspekt sind, wird er in dieser Arbeit nicht betrachtet. Hier liegt der Fokus ausschließlich auf der SQL-Unterstützung und Performanz