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RAG is not the answer: An Analytical Review of the Conceptual Limitations of Retrieval-Augmented Generation and its Implications for Forensic Investigations
No full textRetrieval-Augmented Generation (RAG) enhances large language models (LLMs) by integrating external knowledge retrieval, improving factual grounding, and mitigating hallucinations. However, its application in high-stakes domains such as forensic investigations raises concerns due to both fundamental conceptual limitations and implementation-specific challenges. This paper systematically examines these constraints, distinguishing between inherent limitations of the RAG paradigm itself and technical issues that could potentially be addressed through advanced implementations. Our analysis reveals three fundamental conceptual limitations: reliance on semantic similarity as the primary retrieval criterion, inability to maintain chronological awareness, and document fragmentation through chunking. Additionally, we identify implementation-specific challenges in top-k retrieval biases, ranking transparency, and generation-related constraints that represent unique challenges in the forensic context. The paper introduces a RAG Capability Spectrum for Criminal Investigations that maps where RAG can be effectively applied and where it fundamentally falls short of investigative requirements. While RAG excels at direct content retrieval tasks, it struggles with chronological fidelity, interpretive capacity, and retrieval completeness—capabilities essential for forensic analysis. We conclude that RAG should be integrated as a component within broader analytical systems that complement its semantic retrieval strengths with specialized components for temporal analysis, causal reasoning, and network modeling to support comprehensive forensic investigations
From Logs to Language: Making OCSF the Open API for Security Data with Tenzir
No full textSecurity data normalization is essential for scalable, interoperable security operations. This paper discusses the Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) as a vendor-neutral, community-driven schema for telemetry, and introduces Tenzir’s open data pipeline architecture as a vehicle for operationalizing OCSF. We demonstrate how structured transformation with the Tenzir Query Language (TQL) enables real-time normalization of heterogeneous security logs, and present a real-world use case from the SOVEREIGN project to highlight cross-organizational data exchange. Finally, we explore how agentic pipelines and data fabrics point toward a more intelligent future of security data processing
Large Language Models und Predictive Process Monitoring als Zugang zu medizinischen Leitlinien und Patientenpfaden – Ein Scoping Review
No full textMedizinische Leitlinien und Patientenpfade sind wichtige Instrumente zur Qualitätssteigerung der medizinischen Versorgung, ihre Nutzung in der Praxis ist jedoch mit Herausforderungen verbunden – etwa der gezielten Informationssuche in umfangreichen Dokumenten oder unzureichendem Datenaustausch bei sektorenübergreifenden Behandlungen. Die Informationsextraktion aus Leitlinien mittels Large Language Models (LLM) und die Verortung von Patient:innen in einem Patientenpfad mittels Prädiktionsmodell des Predictive Process Monitoring (PPM) stellen Lösungsansätze dar. Entsprechend wurden zwei systematische Literaturrecherchen durchgeführt, die in Kombination beide Konzepte zusammenhängend betrachten. Während im LLM-Kontext vor allem Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme verwendet werden, fokussieren die PPM-Ansätze vornehmlich auf Machine Learning (ML) zur Vorhersage des nächsten Behandlungsschritts. Ein zentrales Problem ist hierbei die geringe Transparenz der ML-Modelle. Zudem basieren viele Ansätze auf Aktivitätsevents, die bei sektorenübergreifenden Prozessen oft nicht vollständig oder gar nicht vorliegen. Die Arbeit identifiziert vielversprechende Perspektiven, insbesondere in der Kombination beider Ansätze zur Verbesserung der datenbasierten Vorhersage im Behandlungsverlauf
Web-Applikation zur Digitalisierung von Schach-Partieformularen
No full textDas manuelle Übertragen von analog aufgeschriebenen Informationen in digitale Form ist in vielen Bereichen eine zeitaufwendige und abwechslungslose Aufgabe. So auch im beliebtesten Brettspiel der Welt - Schach. Jeder Spieler, der an einem offiziellen Schachturnier teilnimmt, ist verpflichtet seine gespielten Züge auf einem sogenannten Partieformular zu dokumentieren. Die Formulare werden entweder von der Turnierleitung digitalisiert, um die Partien langfristig zu archivieren, oder von Einzelpersonen übertragen, die mithilfe von Schachcomputern aus ihren Partien lernen möchten. Das manuelle Überführen der handgeschriebenen Züge in einen Computer beansprucht Zeit und liefert keinen direkten Mehrwert. In diesem Beitrag wird eine Web-Applikation vorgestellt, die eine komfortablere Lösung bietet. Die Applikation bietet die Funktion ein Foto eines Schach-Partieformulars hochzuladen und liefert daraufhin die digitalisierte Partie zurück
Pull Requests From The Classroom: Co-Developing Curriculum And Code
No full textEducational technologies often misalign with instructors' pedagogical goals, forcing adaptations that compromise teaching efficacy.
In this paper, we present a case study on the co-development of curriculum and technology in the context of a university course on scientific writing. Specifically, we examine how a custom-built peer feedback system was iteratively developed alongside the course to support annotation, feedback exchange, and revision.
Results show that while co-development fostered stronger alignment between software features and course goals, it also exposed usability limitations and infrastructure-related frustrations, emphasizing the need for closer coordination between teaching and technical teams
Nutzung von Fremdkonzepten in der hochschuldidaktischen Praxis – Mehrwerte und Fallstricke – Eine explorative Studie zur Transfer- und Praxistauglichkeit von als Open Educational Resources dokumentierten hochschuldidaktischen Konzepten
No full textIm Verbundprojekt „Digitalisierung der Hochschulbildung in Sachsen“ wurden hochschuldidaktische Weiterbildungen zu Aspekten der Digitalisierung in der Hochschullehre konzipiert und als offene Werkstätten, sog. „Digital Workspaces“, Lehrenden aller staatlichen sächsischen Hochschulen angeboten. Zu Projektende wurden mit Blick auf den Ergebnistransfer ausgewählte Workspace-Konzepte inkl. didaktischer Begleitinformationen dokumentiert und sämtliche Inhalte sowie dazugehörige Materialien als Open Educational Resources (OER) publiziert. Die Dokumentationen sollten praxisnahe Anregungen bieten und insbesondere die unkomplizierte Nachnutzung durch weitere hochschuldidaktisch Tätige ermöglichen, weshalb ein Qualitätskonzept für den Erstellungsprozess erarbeitet und diesem zugrunde gelegt wurde. Nach Upload der erarbeiteten Materialien in einem OER-Repositorium war jedoch nicht mehr nachvollziehbar bzw. überprüfbar, inwieweit diese für den praktischen Einsatz genutzt und ggf. weiterentwickelt werden. Vor diesem Hintergrund wurde eine explorative Studie zur Praxistauglichkeit der OER-Dokumentationen durchgeführt. Der Beitrag fasst die zentralen Ergebnisse der Untersuchung zusammen und zeigt Potenziale für die Verbesserung der entstandenen Materialien auf
A Comparative Analysis of Approaches for Analyzing Source Code with Regard to their Algorithmic Correctness
No full textAutomated programming assessment systems can support teaching of computer science. For this purpose, those systems must assess whether the student used the requested structures and algorithms and not only generated correct output. This paper presents the results of a study that compared three approaches in a tool for teaching school kids: analyzing the parse tree of a source code, performing white-box unit tests during code execution and using large language models (LLMs). While parse trees and unit tests require precise implementation work, they can provide fully correct feedback to the student. Parse trees help to analyze the used coding structures; unit tests assess the behavior of the program. LLMs can evaluate both, structures and behavior, but barely produce fully correct feedback, which is challenging in an educational context. Nevertheless, LLMs can offer additional value for source code assessment as they can, e. g., deal with non-compiling source code or generate explanations
Shared Sessions in MICRO: Enabling Collaborative Remote Experimentation in Embedded Systems Education
No full textRemote laboratories have become a key enabler for digital engineering education. While many platforms offer remote access to real hardware, few support synchronous collaboration among students. This paper presents a new feature of the MICRO platform—a remote lab system for embedded systems education developed at University of Applied Sciences Mittelhessen ( THM)—which enables multiple users to interact with the same experiment in real-time through shared sessions. Features include session key sharing, join requests, role-based permissions, and synchronized input handling via Web-based communication protocol for full-duplex interaction ( WebSocket ) communication. This enhancement aligns with current pedagogical trends in collaborative and competence-based learning, allowing for pair programming, group debugging, and instructor-led walkthroughs. Compared to existing remote labs, MICRO’s shared session model offers a more authentic and interactive environment for distributed learners. The paper outlines the didactic motivation, system design, and early usage experiences, contributing to the growing body of work on digital infrastructures for collaborative teaching and learning
