Hochschule RheinMain PUBLIKATIONEN-REPOSITORIUM
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Teachers’ intervention strategies for handling hate-speech incidents in schools
Full text linkOpen Access funding enabled and organized by Projekt DEAL.Published Versio
Analytical Solutions and Computer Modeling of a Boundary Value Problem for a Nonstationary System of Nernst–Planck–Poisson Equations in a Diffusion Layer
Full text linkGefördert durch den Publikationsfonds der Hochschule RheinMainPublished Versio
Heritage Impact Assessment Index Within Urban Development Context: The Case of Masjed-e Jame of Isfahan in Iran
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Feldbericht zu Verkehrsmittelwahlexperimenten mit Bikesharing-Nutzern in den Projekten Frelo und VRNnextbike
Full text linkBearbeitungs- und Prüfungsleitfaden : wertvolle Praxistipps zur Umsetzung und Prüfung der MaRisk-Anforderungen und zur Vermeidung von Schwachstellen
No full textPublished Versio
AR Nuggets: Pattern-Based Components for Using and Authoring Augmented Reality Applications
No full textAugmented Reality (AR) can be applied to various applications to enhance physical environments or objects virtually.
Although there is a growing interest in AR applications, challenges in authoring and using AR remain.
Creating AR applications typically requires programming and domain-specific knowledge and thus is a time- and resource-intensive task.
Similarly, using AR applications involves challenges, e.g., unfamiliar interactions.
This thesis explores how pattern-based software components can target such challenges and introduces \textit{AR nuggets}.
%This thesis introduces pattern-based software components that we call \textit{AR nuggets}.
AR nuggets draw from the educational concept of microlearning, where a learning unit consists of multiple elementary self-contained learning nuggets.
This thesis transfers the idea of self-contained nuggets to AR in the form of stand-alone and self-contained AR applications.
We propose to base these AR applications on patterns and to provide interactive, ready-to-use applications.
For example, an application based on a quiz pattern can provide all required scripts, interactions, and virtual 3D~objects.
Together with domain experts, we identified eight patterns with different variations.
We call our ready-to-use, pattern-based, stand-alone, and self-contained AR applications AR nuggets.
AR nuggets target to support users by utilizing tangible interactions and providing proactive user assistance.
Furthermore, this thesis develops concepts to combine multiple AR nuggets into one larger AR experience or a mixed experience that includes Virtual Reality (VR) nuggets.
AR nuggets also support location-specific experiences, where they can guide users from one AR nugget to another.
In five user studies, we show that AR nuggets can add value to continuing medical education as well as contribute to complex location-specific and non-linear AR experiences and experiences with VR.
We introduce three approaches for authoring with AR nuggets that we also implement and evaluate.
In three further user studies, we show that persons without programming knowledge or experience with AR can use AR nuggets to create their own AR applications.
Finally, this thesis describes lessons learned from the user studies that can serve as guidelines for future researchers.
It contributes to lowering barriers to authoring AR by supporting domain experts with little or no programming and AR experience in creating individual and interactive AR experiences on their own.
Overall, this contributes to a) opening up using AR for a larger audience, b) reducing barriers to using and authoring AR, and c) exploiting the advantages of AR in many use cases.Augmented Reality (AR) kann in verschiedensten Anwendungen physische Umgebungen oder Objekte virtuell erweitern.
Obwohl das Interesse an AR Anwendungen wächst, gibt es nach wie vor Herausforderungen bei der Erstellung und Nutzung von AR.
Die Erstellung von AR Anwendungen erfordert in der Regel Programmier- und Fachkenntnisse und ist daher eine zeit- und ressourcenintensive Aufgabe.
Auch die Nutzung von AR Anwendungen ist mit Herausforderungen verbunden, z. B. mit ungewohnten Interaktionen.
Diese Arbeit untersucht, wie musterbasierte Softwarekomponenten solche Herausforderungen adressieren können und stellt dazu \textit{AR nuggets} vor.
AR nuggets basieren auf dem pädagogischen Konzept des Mikrolernens, bei dem eine Lerneinheit aus mehreren elementaren, in sich abgeschlossenen Lernnuggets besteht.
Wir übertragen dies in Form von eigenständigen und in sich abgeschlossenen AR Anwendungen auf AR und stellen interaktive, gebrauchsfertige AR Anwendungen auf der Basis von Anwendungsmustern zur Verfügung.
Zum Beispiel kann eine auf einem Quiz-Muster basierende Anwendung alle erforderlichen Skripte, Interaktionen und virtuellen 3D-Objekte bereitstellen.
Mit Domänenexperten haben wir acht Muster und verschiedene Variationen identifiziert.
Diese gebrauchsfertigen, musterbasierten, eigenständigen und in sich geschlossenen AR Anwendungen nennen wir AR nuggets.
AR nuggets bieten auch Interaktionen mit Tangibles (greifbaren Objekten) und proaktive Unterstützung für Personen, die AR nuggets nutzen, an.
Darüber hinaus entwickeln wir Konzepte, die mehrere AR nuggets zu einem größeren AR Erlebnis oder einem gemischten AR und Virtual Reality (VR) Erlebnis mit VR nuggets kombinieren können.
AR nuggets unterstützen auch ortsspezifische Erlebnisse, bei denen sie Personen von einem AR nugget zum anderen führen können.
In fünf Nutzerstudien zeigen wir, dass AR nuggets einen Mehrwert für die medizinische Fortbildung bieten sowie zu komplexen ortsspezifischen, nicht-linearen AR-Erlebnissen und zu Erfahrungen mit AR sowie VR beitragen können.
Wir präsentieren, implementieren und evaluieren drei Vorgehensweisen für das Erstellen eigener AR Anwendungen mit AR nuggets.
In drei weiteren Nutzerstudien zeigen wir, dass dies auch für Personen ohne Programmierkenntnisse oder Erfahrung mit AR möglich ist.
Abschließend beschreibt diese Arbeit die aus den Nutzerstudien gewonnenen Erkenntnisse, die als Leitfaden für zukünftige Forschende dienen können.
Sie trägt dazu bei, die Hürden für die Erstellung von AR-Anwendungen zu senken, indem sie Domänenexperten mit wenig oder keinen Programmierkenntnissen und Erfahrung mit AR dabei unterstützt, individuelle und interaktive AR Erlebnisse selbst zu erstellen.
Insgesamt trägt dies dazu bei, a) die Nutzung von AR für ein größeres Publikum zu öffnen, b) die Barrieren für die Nutzung und Erstellung von AR zu verringern und c) die Vorteile von AR in vielen Anwendungsfällen zu nutzen
Bearbeitungs- und Prüfungsleitfaden : wertvolle Praxistipps zur Umsetzung und Prüfung der MaRisk-Anforderungen und zur Vermeidung von Schwachstellen
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From Oasis to Desert: The Struggle of Urban Green Spaces Amid Heatwaves and Water Scarcity
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Entwicklung von Klassifizierungsverfahren zur automatisierten Dokumentation von Alltagsaktivitäten
Full text linkDie Klassifizierung menschlicher Bewegungen mittels Smartwatches und Maschinellem Lernen stellt einen Ansatz dar, Pfleger bei der täglichen Dokumentation von Alltagsaktivitäten der Patienten zu unterstützen, bei denen eine Kontrolle der Bewegungsdaten aus gesundheitlichen Gründen sinnvoll erscheint und die bei dieser Kontrolle einer Unterstützung bedürfen. Durch die Automatisierung von Betreuungsdokumentationen soll eine langfristige Entlastung des Pflegepersonals und eine Verbesserung der Diagnostik erreicht werden.
Die Anwendung ist in der Praxis jedoch mit Herausforderungen verbunden. Zum Einen sind die Alltagsaktivitäten schwer einzeln zu identifizieren und dementsprechend schwer klassifizierbar. Grund dafür ist, dass es zur Klassifizierung von alltäglichen motorischen Tätigkeiten im häuslichen Bereich der Klassifizierung von Bewegungen bedarf, die primär mit den Armen ausgeführt werden. Diese sind sich jedoch sehr ähnlich und mitunter subtil, sodass sie schwer zu differenzieren sind.
Des Weiteren müssen Anwendbarkeit und Alltagsangemessenheit dieser Klassifizierungen während der Pflege einer ständigen Prüfung unterliegen.
Anlass zu der Entwicklung einer automatisierten Bewegungsdokumentation gab einerseits die ansteigende Anzahl pflegebedürftiger Menschen im Rahmen des demografischen Wandels, andererseits der zunehmende Mangel an Pflegepersonal: Prognosen zeigen, dass in den nächsten 15 Jahren allein in der ambulanten Pflege über 66.000 Fachkräfte fehlen werden.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Klassifizierungsverfahren zur Automatisierung der Betreuungsdokumentation, welche langfristig das Pflegepersonal entlasten soll. Dazu werden die Möglichkeiten einer sequenziellen Gewinnung und Klassifizierung von Daten durch Smartwatchsensorik untersucht, die Alltagsaktivitäten beschreiben können. In diesem Zusammenhang werden vier Klassifizierungskonzepte vorgestellt, durch die eine Differenzierung und damit bessere Identifizierung von Alltagsaktivitäten ermöglicht werden soll. Innerhalb der Konzepte wird zwischen kontinuierlicher Klassifizierung, der Klassifizierung über einen Zeitraum, der Klassifizierung unter realen Bedingungen und der Klassifizierung von komplexen Alltagsaktivitäten unterschieden. Auf diese vier Klassifizierungskonzepte werden zwei Verfahren angewendet. Einmal das Schiebefensterverfahren zur Skalierung der Eingabesequenzengröße der Daten aus Smartwatches in unterschiedlichen Modellen des Maschinellen Lernens, zum anderen das Schwellenwertverfahren, bestehend aus Gruppen- und Vorhersageschwellenwert, welche die Anzahl der Klassifizierungen eines Zeitraums filtern. Die Konzepte und Verfahren wurden im Rahmen von 16 Versuchen evaluiert. Es wird vorgeschlagen, eine differenzierte Klassifizierung von Alltagsaktivitäten vorzunehmen, da dadurch genauere Ergebnisse hinsichtlich der Klassifizierung derselben erzielt werden können. Hierfür wird eine Differenzierung zwischen kontinuierlicher Klassifizierung, der Klassifizierung über einen Zeitraum, der Klassifizierung unter realen Bedingungen und der Klassifizierung von komplexen Alltagsaktivitäten als Konzepte vorgenommen, die dem Prinzip eines evolutionären Prototypings entsprechen. Für die Unterstützung des Pflegepersonals ist die Integration eines Systems zur Pflegedokumentation empfehlenswert. Außerdem sollten für den Einsatz in der Pflege alle vier Konzepte und die damit verbundenen Klassifikatiosverfahren, die in diesem Dissertationsvorhaben konzeptuell modelliert, implementiert und evaluiert wurden, ineinandergreifen.The classification of human movement using smartwatches and machine learning is an approach to assist caregivers in the daily documentation of the daily activities of patients for whom it makes sense to monitor movement data for health reasons and who need assistance with this monitoring. The automation of care documentation is intended to provide long-term relief for caregivers and improve diagnosis.
In practice, however, many challenges can be observed. Firstly, activities of daily living are difficult to identify individually and therefore difficult to classify. This is because the classification of activities of daily living in the home requires the classification of movements that are primarily performed with the arms. However, these are very similar and sometimes subtle, making them difficult to differentiate.
Furthermore, the applicability and day-to-day appropriateness of these classifications needs to be constantly reviewed during care.
The development of automated movement documentation has been prompted by the increasing number of people in need of care as a result of demographic change, as well as the growing shortage of nursing staff: it is predicted that there will be a shortage of more than 66,000 professionals in outpatient care alone over the next 15 years.
The aim of this work is to develop classification methods for the automation of nursing documentation, which should reduce the workload of nursing staff in the long term. To this end, the possibilities of sequential data acquisition and classification using smartwatch sensor technology, which can describe everyday activities, will be investigated. In this context, four classification concepts are presented, which should enable a differentiation and thus a better identification of daily activities. Within the concepts, a distinction is made between continuous classification, classification over a period of time, classification under real-life conditions, and classification of complex everyday activities. Two methods are applied to these four classification concepts. One is the sliding window method for scaling the input sequence size of smartwatch data in different machine learning models, and the other is the threshold method consisting of group and prediction thresholds that filter the number of classifications in a time period.
The concepts and methods have been evaluated in 16 experiments. It is proposed to perform a differentiated classification of everyday activities, as this allows to obtain more accurate results regarding their classification. For this purpose, a distinction is made between continuous classification, classification over a period of time, classification under real conditions and the classification of complex everyday activities as concepts according to the principle of evolutionary prototyping. The integration of a care documentation system is recommended to support caregivers. In addition, all four concepts and the associated classification procedures, which were conceptually modelled, implemented, and evaluated in this dissertation project, should be linked for use in care
Uncertainty decomposed: understanding levels of contingency to enable effective decision-making
Full text linkBackground: Uncertainty is a common challenge in managerial decision-making, especially when it comes to predicting future states, establishing cause-effect relationships, and having knowledge about relevant variables. However, it is difficult to deliberately address different types of uncertainty by applying specific decision-making strategies and hence enable reduction of uncertainty due to overlapping definitions and conflicting operationalization of the uncertainty construct.
Purpose: The paper aims to delineate types of uncertainty along their epistemological configurations in terms of specific knowledge contexts to enable choices of suitable strategies for specific decision-making situations.
Study design/methodology/approach: A literature review revises and discusses concepts of (un)certainty based on (im)perfect information and objectively/subjectively available assemblages of knowledge.
Findings/conclusions: The paper provides a framework that encompasses and differentiates configurations
of available information and knowledge applicable to decision-making situations. In order to achieve construct clarity and to free the original concept of uncertainty from conflicting definitions and heterogeneous operationalizations, the umbrella term contingency is introduced. It encompasses all states of (im)perfect information and variations in their epistemological configurations. Finally, the presented epistemological framework delineates levels of contingency along specific qualities of available information. The identified and discussed levels of contingency are certainty, risk, uncertainty in the narrow sense (i.n.s.), complexity, ambiguity/equivocality, and isotropy/radical uncertainty. The delineated levels of contingency help to tailor decision-making situation to specific epistemological configurations and hence may serve as a starting point for concluding and developing appropriate strategies to reduce contingency.
Limitations/future research: A holistic understanding how to deal with and solve contingency requires further research focusing on aligning levels of contingency with strategies for decision-making (algorithms, causation, effectuation, bricolage, improvisation, trial & error) by taking types of knowledge (structural, procedural, conceptual) and contextual factors (e. g. time, [origin of] resources) into account.Published Versio