Open-Access-Zeitschriften und Schriftenreihen der HSBI (Hochschule Bielefeld)
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HSBI_DüG_KüFo_Pers#1-4
Full text linkAbstract dt.
Spätestens mit der Einführung von PhD-Programmen in den Künsten sind akademische Diskussionen um den Begriff der künstlerischen Forschung allgegenwärtig: Was ist künstlerische Forschung und welche Position nimmt sie gegenüber dem Kanon der etablierten Wissenschaften ein? In seinem Beitrag HSBI_DüG_KüFo_Pers#1-4 entwickelt Christian Doeller die individuelle Perspektive eines künstlerisch Forschenden und fragt nach Möglichkeiten und Formen einer künstlerischen Wissensproduktion. Ein Ausgangspunkt seiner Argumentation ist Donna Haraways Konzept des situierten Wissens, das er zu verschiedenen Aspekten seiner eigenen Praxis in Beziehung setzt. Am Beispiel seines Projekts CYTTER.datalab zeigt er auf, wie partizipative künstlerische Forschungsprojekte neue Erfahrungsräume schaffen und so zu Werkzeugen einer situierten und kollektiven Wissensproduktion werden.
Abstract engl.
With the introduction of doctoral programs in the arts, academic discussions about the concept of artistic research have become omnipresent: What is artistic research and what position does it occupy in relation to the canon of established sciences? In his contribution HSBI_DüG_KüFo_Pers#1-4, Christian Doeller develops an individual perspective as an artistic researcher and examines the possibilities and forms of artistic knowledge production. The starting point for his argument is Donna Haraway’s concept of situated knowledge, which he relates to various aspects of his own practice. Using the example of his project CYTTER.datalab, he shows how participatory artistic research projects create new spaces of experience and thus become tools for situated and collective knowledge production
Whitepaper: Zukunftsfit durch Anpassungsfähigkeit
No full textDas Whitepaper geht der Frage nach, wie Unternehmen in Ostwestfalen-Lippe ihre Zukunftsfähigkeit in Zeiten multipler Herausforderungen (z. B.demographischer Wandel, Digitalisierung, KI) sichern. Eine Befragung von 180 Betrieben verdeutlicht, dass Anpassungsfähigkeit eng mit gezielterKompetenzentwicklung, Digitalisierung, agiler Organisation und wertschätzender Führung verbunden ist. Statt kurzfristiger kapazitätsreduzierender Reaktionen setzen anpassungsfähige Unternehmen auf nachhaltige Personalstrategien, die Lernen, Selbstorganisation und den Umgang mit KI fördern – und damit die betriebliche Resilienz stärken
Stärkung der Gesundheitskompetenz von pflegenden Angehörigen durch den Einsatz von mobilen Apps - Ein Scoping Review: Abschlussbericht zum Forschungssemester
No full textDer Beitrag befasst sich mit der Stärkung der Gesundheitskompetenz von pflegenden Angehörigen durch den Einsatz von mobilen Apps und stellt die Ergebnisse eines Scoping Reviews zu dem Thema dar
Klangliche Interventionen als Methode künstlerischer Forschung: Till Bovermann im Gespräch mit Jana Sehnert
No full textAbstract dt.
Für Dialoge über Gestaltung hat sich die Masterstudentin Jana Sehnert mit dem Sound Artist Till Bovermann über künstlerische Forschung im finnischen Norden, „nicht-invasive“ Begegnungen durch klangliche Interventionen und das überraschende Moment von generativen Systemen unterhalten. Till Bovermann leitet den Masterstudiengang Sound Art an der Hochschule für Musik und Theater München und ist als selbstständiger Künstler (alias LFSaw) tätig. Er arbeitet mit Field Recordings und interaktiver Klangprogrammierung und schafft dadurch klangliche Erfahrungen der Immersion und Reflexion. Seine Arbeiten und selbst entwickelten Musikinstrumente wurden auf internationalen Veranstaltungen gezeigt, u.a. bei der Ars Electronica Linz oder am ZKM Karlsruhe.
Abstract engl.
For Dialogues about Design, postgraduate student Jana Sehnert interviewed sound artist Till Bovermann about artistic research in Northern Finland, ‘non-invasive’ encounters through sound interventions and the surprising moments of generative systems. Bovermann heads the Master\u27s programme in Sound Art at the University of Music and Performing Arts Munich, and works as an independent artist under the alias LFSaw. He creates immersive and reflective sound experiences using field recordings and interactive sound programming. His work and self-developed musical instruments have been exhibited at international events including Ars Electronica Linz and ZKM Karlsruhe.
Deutsch: Deutsch
No full textUnternehmen sind häufig daran bemüht ihre Auslegungs- und Vertriebsprozesse zu vereinfachen. Dafür kann die Datenbasis der Unternehmen verwendet werden, um mithilfe von maschinellen Lernverfahren die Prozesse abzubilden. In Untersuchungen konnten Entscheidungsbäume mit dem GUIDE-Algorithmus sowie das Active Learning als geeignete Methoden für den Umgang mit den geringen Datenmengen identifiziert werden.Companies often endeavour to simplify their design and sales processes. To this end, the company\u27s database can be used to map the processes with the help of machine learning methods. Studies have identified decision trees with the GUIDE algorithm and active learning as suitable methods for dealing with small amounts of data
Sequenzielle Beschichtung von Silikon-Gießformen zur Standzeiterhöhung beim Polyurethan-Vakuumgießen: Beschichtung von Silikon-Gießformen
No full textDas Polyurethan-Vakuumgießen ist ein vielversprechender Kandidat für ein wirtschaftliches Mittelserienverfahren in der Kunststoffverarbeitung. Die größte Herausforderung liegt in der sukzessiven Alterung der Silikon-Gießformen, die ihre Standzeit und somit die Wirtschaftlichkeit des Verfahrens stark limitiert. Hier stellen wir eine Methode vor, die Absorption der reaktiven Isocyanatkomponente während der Bauteilaushärtung mit Hilfe von Barrierebeschichtungen zu minimieren
Utilizing Sensitivity Analysis in Data Generation for Machine Learning Training
No full textThis poster explores sensitivity analysis, a technique for assessing how uncertainties in a mathematical model\u27s output relate to variations in its inputs. It focuses on sensitivity indices, particularly the total-order index, which quantifies each input parameter\u27s impact on the model\u27s output. The main objective is to identify and remove parameters with minimal influence, thereby simplifying the model. The study centers on the Adapted Rosenbrock function, a challenging optimization problem often used for algorithm testing. Multiple neural network training sessions were conducted on different datasets, each configured with varying input setups. Employing the SALib Python library, the study followed a modular approach to sensitivity analysis. Initial findings suggest the potential exclusion of insignificant parameters, but further investigation with extended training and larger datasets is necessary for conclusive insights
On Brokenness and Repair in a Museum Collection
No full textAbstract dt.
„On brokenness and repair in a museum collection“ von Kate Irvin behandelt ein Projekt der Kostüm- und Textilabteilung des RISD-Museums. Das Projekt umfasste die Erforschung von Zerbrochenheit und Reparatur in der Sammlung verfallender Kleidungsstücke aus dem Vergoldeten Zeitalter des Museums. Anstatt diese beschädigten Kleidungsstücke mit traditionellen Mitteln zu konservieren, entstand die Idee, sie zu entschlüsseln und sie den Schülern zur kreativen Nutzung zu übergeben.
Das Projekt zielte darauf ab, die Zerbrochenheit der Kleidungsstücke zu berücksichtigen und neue Interpretationsmöglichkeiten zu erschließen. Durch die Zusammenarbeit mit Lehrkräften und Studierenden entstand im Rahmen des Projekts eine kleine Ausstellung mit dem Titel „Inherent Vice“, in der die sich verschlechternden Kleider gezeigt werden. Die Kleider wurden durch verschiedene kreative Praktiken wie Fotografie, Videografie, Bekleidung, Textilien, Buchmacherei und Performance in neue Formen umgewandelt.
Ziel des Projekts war es, das Konzept der Reparatur über das buchstäbliche Ausbessern hinaus zu erweitern, um die Reparatur der eigenen Welt als tägliche Praxis einzubeziehen. Es wurde die Frage gestellt, wie historische Reparaturen an Textilien und Bekleidung heute das reparative Denken und die Designpraktiken beeinflussen könnten. Die Ausstellung und die Integration der Kleidungsstücke in den akademischen Unterricht und im Studio sollten weitere Fragen zur Zukunft von Reparatur und Design aufwerfen.
Insgesamt zielte das Projekt darauf ab, traditionelle Vorstellungen von Konservierung in Frage zu stellen und neue Möglichkeiten für kreatives Wachstum und fantasievolle Interpretationen innerhalb des Ökosystems des Museums zu erkunden.
Abstract engl.
“On brokenness and repair in a museum collection” by Kate Irvin covers a project from the RISD Museum Costume and Textiles Department. The project involved exploring brokenness and repair in the museum\u27s collection of decaying Gilded Age garments. Instead of preserving these damaged garments using traditional means, the idea arose to decode them and give them to students for creative use.
The project aimed to consider the brokenness of the garments and open up new possibilities for interpretation. Through collaboration with faculty and students, the project created a small exhibition called “Inherent Vice,” which showcases the deteriorating clothes. The clothes were transformed into new forms through various creative practices such as photography, videography, clothing, textiles, bookmaking and performance.
The goal of the project was to expand the concept of repair beyond literal mending to include repairing one\u27s world as a daily practice. The question was asked how historical repairs to textiles and clothing might influence reparative thinking and design practices today. The exhibition and integration of the garments into academic classes and the studio should raise further questions about the future of repair and design.
Overall, the project aimed to challenge traditional notions of conservation and explore new opportunities for creative growth and imaginative interpretation within the museum\u27s ecosystem.“On brokenness and repair in a museum collection” by Kate Irvin covers a project from the RISD Museum Costume and Textiles Department. The project involved exploring brokenness and repair in the museum\u27s collection of decaying Gilded Age garments. Instead of preserving these damaged garments using traditional means, the idea arose to decode them and give them to students for creative use.
The project aimed to consider the brokenness of the garments and open up new possibilities for interpretation. Through collaboration with faculty and students, the project created a small exhibition called “Inherent Vice,” which showcases the deteriorating clothes. The clothes were transformed into new forms through various creative practices such as photography, videography, clothing, textiles, bookmaking and performance.
The goal of the project was to expand the concept of repair beyond literal mending to include repairing one\u27s world as a daily practice. The question was asked how historical repairs to textiles and clothing might influence reparative thinking and design practices today. The exhibition and integration of the garments into academic classes and the studio should raise further questions about the future of repair and design.
Overall, the project aimed to challenge traditional notions of conservation and explore new opportunities for creative growth and imaginative interpretation within the museum\u27s ecosystem
Rekrutierung von Professor*innen: Strategien und Status quo an Hochschulen für Angewandte Wissenschaften: Ergebnisse einer Befragung der Mitglieder der Arbeitsgemeinschaft der Hochschulkanzlerinnen und -kanzler im Rahmen des Projektes Career@BI der Hochschule Bielefeld
Full text linkDieses Whitepaper beleuchtet den aktuellen Stand der Rekrutierungsstrategien für neu zu besetzende Stellen von Professor*innen an Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (HAW). Hierzu werden die Ergebnisse einer Online-Befragung von Rekrutierungsverantwortlichen, die im Herbst 2023 durchgeführt wurde, im Detail vorgestellt und eingeordnet.
Vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz für polizeiliche Anwendungen: Wie kann Künstliche Intelligenz in der Polizeiarbeit unterstützend eingesetzt werden und dabei sowohl fair als auch nachvollziehbar sein?
No full textVIKING - Projektbeschreibung
Im Teilprojekt zur Erklärbarkeit vertrauenswürdiger KI-Sprachmodelle widmet sich das Forschungsinstitut CODE der Universität der Bundeswehr München der KI-basierten Textauswertung. Ziel ist die damit einhergehende Herstellung von Fairness und Transparenz.
Klassifikationsszenarien
In der polizeilichen Textauswertung kann KI eingesetzt werden, um große Textkorpora mit hoher Geschwindigkeit nach verdächtigen Inhalten zu durchsuchen.
Eine in dieser Forschung entwickelte Methode ist die semantische Modellierung, bei der drei Klassifikationsaufgaben kombiniert werden, um Tathergänge oder Personenbeschreibungen aus Texten zu extrahieren, in ein strukturiertes Datenmodell zu überführen und es Anwendern über eine Webanwendung zu ermöglichen, die Ergebnisse interaktiv zu erkunden. Dazu werden Texte zunächst dahingehend klassifiziert, welche Delikttypen in den Texten vorkommen. In der nächsten Stufe wird die Named Entity Recognition eingesetzt, bei der alle Wörter des Texts klassifiziert werden, um z. B. Ortsangaben oder Personenreferenzen zu markieren. Zwischen Entitäten können Beziehungen bestehen, die von einem dritten Klassifikationsmodell erkannt werden. Eine Beziehung zwischen einer Ortsangabe und einer Personenreferenz gibt beispielsweise an, an welchem Ort sich die jeweilige Person aufgehalten hat. Die Aggregation mit Metadaten erlaubt zusätzlich eine Präzisierung von beispielsweise Orts- und Zeitangaben oder die Verbindung zu weiteren Ermittlungsergebnissen.
Fairness und Erklärbarkeit von KI
Obwohl die Klassifikationsergebnisse von Sprachmodellen sehr präzise sein können, ist in der Regel nicht nachvollziehbar, auf Basis welcher Merkmale Modellentscheidungen getroffen werden. Da Fehlentscheidungen im polizeilichen Kontext unter Umständen schwerwiegende Folgen haben können, müssen eingesetzte KI-Verfahren verschiedenen Anforderungen im Hinblick auf Performance, Fairness und Nachvollziehbarkeit genügen. Die Erforschung von Methoden zur Herstellung von Fairness gegenüber z. B. der Herkunft, dem Alter oder der Bildung einer Person sowie Methoden zur Erklärung von KI-Modellen und KI-Entscheidungen in polizeilichen Szenarien zur Textklassifikation stellen den Mittelpunkt der Forschungsarbeit dar.
Im VIKING-Teilprojekt zur Erklärbarkeit vertrauenswürdiger KI-Sprachmodelle widmet sich das Forschungsinstitut CODE der Universität der Bundeswehr München der KI-basierten Textauswertung. Ziel ist die damit einhergehende Herstellung von Fairness und Transparenz. Als Ausgangsbasis werden Modelle zur Textklassifikation, Named Entity Recognition und Relation Extraction zu einer Semantischen Modellierung kombiniert. Darauf aufbauend werden Algorithmen zur Erkennung und Vermeidung von Bias im Hinblick auf beispielsweise Geschlechter, Nationalitäten oder Herkünfte erforscht. Weiterhin werden Methoden zur Erzeugung von lokalen Erläuterungen der Klassifikationsergebnisse erforscht