Digital Library of Gesellschaft für Informatik e.V.
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Cats, Code, and Concepts: Learn to Program with Catpie
No full textWe present a novel, low-threshold learning environment designed to provide a playful introduction to computer science and programming. Through a series of scenarios and tasks, learners engage with Catpie, our beginner-friendly programming language developed to teach fundamental programming concepts and computational thinking. Unlike simplified block-based tools, Catpie introduces realistic coding practices and authentic error handling, focusing on the language itself rather than quick game creation. It requires no account, no consistent internet connection, and no set-up. This environment is particularly well-suited for use during project days or short-term learning formats both in and outside of formal education settings. A key goal of Catpie is to introduce computer science topics typically encountered at university level to learners from secondary education and up. This offers an accessible early insight into core concepts and realistic working practices in the field
Algorithmische Grundlagen künstlicher Neuronaler Netze schrittweise und altersgerecht verstehen
No full textKünstliche neuronale Netze sind ein wesentlicher Bestandteil moderner KI-Technologien. Dieser Beitrag legt dar, wie Schüler systematisch Grundlagen für ein algorithmisches Verständnis künstlicher neuronaler Netze erlangen können. Aufbauend auf fachliche Hintergründe und Herausforderungen dieses Unterrichtsinhalts formulieren wir drei zentrale Kompetenzen, die wir für einen spiralförmigen Lernprozess als besonders wichtig erachten. In vier aufeinanderfolgenden Stufen zeigen wir auf, wie diese Kompetenzen in der schulischen Ausbildung gefördert werden können. Die Analyse wird durch erste praxisorientierte Erfahrungen aus Unterrichtsversuchen in den Klassenstufen 5/6 sowie aus der Hochschullehre ergänzt
Mit 1,5 Personen zum UX-Erfolg
No full textUX mit 1,5 Personen ins Product Management eines Scale-ups zu integrieren, klingt zunächst nach einer kaum lösbaren Herausforderung. Dieser Beitrag zeigt, wie elevait GmbH & Co. KG diese Aufgabe erfolgreich gemeistert hat. Durch die gezielte Verankerung von UX im gesamten Produktprozess und den Aufbau eines interdisziplinären Wissensnetzwerks konnte Nutzerzentrierung nicht nur als Schlagwort, sondern als strategische Grundlage etabliert werden. UX wurde dabei von Anfang an mit Produktvision, Roadmap und technischer Umsetzung verzahnt – nicht erst am Ende des Entwicklungsprozesses.
Besondere Formate wie das „UX Test Coffee“, Persona Cards oder die Benennung von UX Ambassadors in den Teams stärkten die interne Wahrnehmung von UX und machten Nutzerzentrierung für alle spürbar. Gemeinsam gestaltete Workshops von UX und Product Management sowie klar strukturierte Analyse- und Designphasen sicherten die konsequente Orientierung am Problemraum. Das Ergebnis ist eine schlanke, hochwirksame UX-Integration, die Usability verbessert, Produktinnovation fördert und das Teamgefühl stärkt
AI to the Rescue: Supporting Manual Annotation for Dataset Creation
No full textHigh-quality labeled datasets are essential for training machine learning (ML) systems but often rely on manual annotation. While automated systems exist, both approaches face challenges: human annotators may encounter cognitive overload and biases, while ML systems struggle with ambiguous data and domain-specific adaptation. Utilizing ML to support human annotators may enhance dataset accuracy. This work compares two ML-based support techniques to a No Support baseline using Virtual Reality as a testing environment to reduce external environmental factors like changing lighting between sessions. Color Links presents ML predictions as color-coded lines and percentages, aiding informed decisions, while Place At Cluster simplifies predictions by positioning objects near the most likely category. Both techniques outperformed No Support in subjective ratings and feedback. Our results suggest utilizing No Support as default for confident annotators, Place At Cluster for clear ML predictions, and Color Links for scenarios with multiple likely categories to support the annotation process while reducing biases
How Do You Do Participatory Design? Toward Better Support for Learning and Practicing Participatory Design
No full textIn this paper, we reflect on learning how to do Participatory Design (PD) from a beginner’s perspective. Based on our own experiences, we discuss common challenges in PD, such as scaling up participation in larger projects, communicating outcomes clearly, and dealing with power imbalances. To open up a conversation within the PD community, we propose three themes that we see as important for supporting reflective and accessible PD: lowering entry barriers, creating shared spaces for reflection, and building supportive learning environments. These themes are not yet fully established in current PD practice - but we believe they offer valuable starting points for further discussion, especially around how to support newcomers better and foster collective learning in PD
Konzeption eines Moodle-Plugins zur Selbst- und Fremdeinschätzung von Sozialkompetenzen in Projektarbeiten
No full textLehrende stehen vor der Herausforderung, Sozialkompetenz in projektbasierten Gruppen- arbeiten gezielt zu fördern und in formative und summative Bewertungsprozesse einzubinden. Ein möglicher Ansatz ist, Lernende ihre eigene sowie gruppenbezogene Sozialkompetenz zu verschiedenen Zeitpunkten selbst einschätzen zu lassen und dies durch digitale Anwendungen in Lernmanagement- systemen zu unterstützen. Moodle bietet zwar verschiedene Assessment-Werkzeuge, doch fehlt eine integrierte Lösung, die Selbst- und Fremdeinschätzungen systematisch zur Reflexion und Bewertung sozialer Kompetenzen nutzt. Dieser Beitrag beschreibt die Entwicklung eines Moodle-Plugins zur Begleitung von Projektarbeiten. Ausgehend von einer Analyse didaktischer Anforderungen werden funktionale Anforderungen an das Plugin formuliert und zentrale konzeptionelle und technische Entscheidungen beschrieben
Anchoring Human-Centeredness in Organizations: A Study on the Current State of UX Vision and UX Strategy
No full textWith the increasing importance of user experience (UX) and customer experience (CX), organizations are investing in UX visions and UX strategies. However, little is known about how frequent UX visions and UX strategies are, which aspects they refer to, and how they are created, implemented, and measured. This study addresses this research gap with a mixed-method approach with 64 survey responses and 11 qualitative interviews. We found that around half of the surveyed organizations have a UX vision or UX strategy or are currently defining one. UX professionals expressed a very strong desire for UX strategy as a guiding light. UX visions and UX strategies refer to products, services, teams, and organizations, often yielding a transformative focus. The present paper further contributes insights into the context of UX visions or UX strategies and suggests implications and future work opportunities
BAViE: Emotionserkennung zur Auswertung von videografierten Beschuldigtenvernehmungen
No full textVideoaufzeichnungen von Beschuldigtenvernehmungen bieten die Möglichkeit, selbige mit technischen Mitteln qualitativ zu evaluieren. Der Artikel stellt erste Ergebnisse des Forschungsprojektes „BAViE“5, mit dem Ziel der Entwicklung und Testung einer prototypischen Anwendung zur Emotionsanalyse anhand des Gesichtsausdruckes von Vernehmungen, vor. Der Open-Source-Ansatz verknüpft die Prozesse:
• zur Erstellung des Transkriptes („Whisper“),
• wenn notwendig Übersetzung („Marian MT“),
• Sprechererkennung und Setzen von Zeitstempeln („pyannote.audio“) und die
• Detektion, Vorverarbeitung, Analyse und Visualisierung von Gesichtsausdrücken der
Grundemotionen nach Ekman („Py-Feat“) miteinander, um sie anschließend zur weiteren Analyse bereitzustellen. Die Testung erfolgt anhand von frei verfügbaren Videoaufzeichnungen von Befragungssituationen. In diesem Zusammenhang bestehende technische Grenzen und erarbeitete Handlungsempfehlungen zur Gewährleistung einer optimalen Erkennung werden dargestellt
Unity Skill Tree: Adaptive Lernpfade für die Softwareentwicklung durch strukturierte und sequenzierte Inhalte
No full textDer Beitrag untersucht, wie Lerninhalte zur Unity-Programmierung systematisch strukturiert und adaptiv visualisiert werden können, um personalisierte Lernpfade zu ermöglichen. Eine qualitative Inhaltsanalyse von zwölf öffentlich zugänglichen Ressourcen (fünf Unity-Kursen, fünf YouTube-Tutorials und zwei Fachbüchern) identifizierte 328 Themen, die in 23 Cluster und 81 Subcluster gegliedert und didaktisch sequenziert wurden. Aufbauend darauf wurde ein interaktiver 3D-Skill Tree im Unity-basierten Lernspiel U-Sharp umgesetzt, der Lernenden ermöglicht, ihren Wissensstand zu reflektieren, Inhalte gezielt zu erschließen und den individuellen Fortschritt zu verfolgen. Die Ergebnisse zeigen das Potenzial adaptiver Visualisierungen zur Verbesserung von Orientierung und Motivation beim Erlernen komplexer Technologien. Die Methode ist übertragbar und soll als Open-Source-Werkzeug veröffentlicht werden. Die Arbeit leistet einen methodischen Beitrag zur Strukturierung digitaler Lernangebote und bildet eine Grundlage für weitere Forschung zu adaptiven Lernsystemen. Eine Evaluation ist geplant