University of Hildesheim
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Gravierende Delinquenzverläufe – zum Einfluss von Risiko- und Schutzfaktoren auf die Entwicklung der Kriminalität junger und jungerwachsener Menschen
No full textDie Dissertationsschrift zielt darauf ab, detaillierte Erkenntnisse über in Bezug auf ihre Delinquenz hochaktive, oder hochbelastete Personen zu gewinnen. Dabei werden Hellfeldkriminalitätsverläufe einer Gruppe von (ehemaligen) Jugendstrafvollzugsinsassen mittels Latent Class Growth Analysis (LCGA) weiter ausdifferenziert und theoriegeleitet anhand differentieller Risiko- und Schutzfaktoren charakterisiert. Die Basis bilden zunächst Daten einer prospektiven Längsschnittstudie, die umfangreiche Selbstberichte aus standardisierten Befragungen und Auskünfte aus dem Bundeszentralregister sowie Gefangenenpersonalakten der Studienteilnehmer kombiniert. Es zeigt sich, dass gravierende Delinquenzverläufe im Einklang mit dem Stand der Forschung zum bio-psycho-sozialen Entwicklungsmodell dissozialen Verhaltens und entwicklungskriminologischen Theorien häufig mit sich kumulierenden Risikofaktoren oder Multiproblemlagen einhergehen. Täter, die schwere Gewaltdelikte und Tötungsdelikte begingen aber, waren vergleichsweise wenig mit Risikofaktoren und Delikten belastet und brachen ihren Delinquenzverlauf häufig ab.
Die Erkenntnisse werden anhand qualitativ erhobener Daten aus staatsanwaltschaftlichen Verfahrensakten von intendierten, multiplen Tötungsdelikten weiter vertieft: Betrachtet wird die individuelle Delinquenzentwicklungen vor einem Tötungsdelikt, wobei wiederum Risiko- und Schutzfaktoren in den Biografien und vorangegangene (nicht-)registrierte Delinquenz betrachtet werden. Wie in vorangegangenen Studien zu Tötungsdelinquenz zeigt sich, dass ein hoher Anteil von Tätern vor dem Tötungsdelikt keine registrierte Delinquenz aufwies. Die Ergebnisse werden in den aktuellen wissenschaftlichen Diskurs eingeordnet und unterschiedliche Erklärungsansätze für gravierende Gewaltdelinquenz, die ohne entsprechend deutliche Risikofaktorenbelastung auftritt, werden diskutiert
Digitalisierungsbezogene Kompetenzen fördern: Herausforderungen, Ansätze und Entwicklungsfelder im Kontext von Schule und Hochschule
No full textDer vorliegende Tagungsband geht aus der 5. Hildesheimer CeLeB-Tagung zur Bildungsforschung hervor. Er präsentiert Ergebnisse aus zahlreichen Projekten und Vorhaben, die u. a. durch die Qualitätsoffensive Lehrerbildung mit dem Schwerpunkt „Digitalisierung in der Lehrerbildung“ gefördert oder in anderen Kontexten durchgeführt werden und sich mit der Erforschung und Vermittlung digitalisierungsbezogener Kompetenzen befassen.
Lernen mit digitalen Medien und über digitale Medien wird in der Bildungspolitik als zentrale Leitidee für eine zeitgemäße Bildung in der digitalen Welt proklamiert. Mit dem Ziel, Schüler*innen auf ein selbstbestimmtes und verantwortungsvolles Leben in einer digitalen Welt vorzubereiten, stehen digitalisierungsbezogene Kompetenzen im Fokus von Rahmenkonzeptionen wie etwa dem Strategiepapier der KMK „Bildung in der digitalen Welt“. Entsprechend lässt sich auch die Frage stellen, welche Fähigkeiten und Fertigkeiten Lehrer*innen unter den Bedingungen der Digitalisierung benötigen.
Ansätze beziehen sich hierbei einerseits auf die Diagnose und Förderung dieser Kompetenzen in der digitalen Welt auf Seiten der Schüler*innen, andererseits bei Lehrer*innen auf die Nutzung der durch die Digitalisierung eröffneten Möglichkeiten zur Erreichung von Unterrichtszielen. Nicht zuletzt ergeben sich damit auch neue Kompetenzanforderungen an die Dozierenden in der universitären Lehrer*innenbildung. Aufgabe der universitären Lehre ist es dabei, angehenden Lehrkräften die kritisch-reflexive Auseinandersetzung mit digitalen Technologien zu ermöglichen.
In aktuellen Diskussionen zeichnet sich jedoch noch wenig Klarheit darüber ab, wie diese Kompetenzen von Schüler*innen, Lehrer*innen und Dozierenden in der Lehrkräftebildung aufeinander bezogen sind. In vier Themenfeldern wird mit diesem Band den Fragen nach der Formulierung und Strukturierung von digitalisierungsbezogenen Kompetenzen sowie Ansätzen zur Förderung in Schule und Lehrer*innenbildung nachgegangen
Edge Machine Learning: Fast Model Averaging for Decentralized Model Training
No full textRecent decades have seen exponential growth in data acquisition attributed to advancements in edge device technology. Factory controllers, smart home appliances, mobile devices, medical equipment, and automotive sensors are a few examples of edge devices capable of collecting data. Traditionally, these devices are limited to data collection and transfer functionalities, whereas decision-making capabilities were missing. However, with the advancement in microcontroller and processor technologies, edge devices can perform complex tasks. As a result, it provides avenues for pushing training machine learning models to the edge devices, also known as learning-at-the-edge. Furthermore, these devices operate in a distributed environment that is constrained by high latency, slow connectivity, privacy, and sometimes time-critical applications. The traditional distributed machine learning methods are designed to operate in a centralized manner, assuming data is stored on cloud storage. The operating environment of edge devices is impractical for transferring data to cloud storage, rendering centralized approaches impractical for training machine learning models on edge devices.
Decentralized Machine Learning techniques are designed to enable learning-at-the-edge without requiring data to leave the edge device. The main principle in decentralized learning is to build consensus on a global model among distributed devices while keeping the communication requirements as low as possible. The consensus-building process requires averaging local models to reach a global model agreed upon by all workers. The exact averaging schemes are efficient in quickly reaching global consensus but are communication inefficient. Decentralized approaches employ in-exact averaging schemes that generally reduce communication by communicating in the immediate neighborhood. However, in-exact averaging introduces variance in each worker's local values, requiring extra iterations to reach a global solution.
This thesis addresses the problem of learning-at-the-edge devices, which is generally referred to as decentralized machine learning or Edge Machine Learning. More specifically, we will focus on the Decentralized Parallel Stochastic Gradient Descent (DPSGD) learning algorithm, which can be formulated as a consensus-building process among distributed workers or fast linear iteration for decentralized model averaging. The consensus-building process in decentralized learning depends on the efficacy of in-exact averaging schemes, which have two main factors, i.e., convergence time and communication. Therefore, a good solution should keep communication as low as possible without sacrificing convergence time. An in-exact averaging solution consists of a connectivity structure (topology) between workers and weightage for each link. We formulate an optimization problem with the objective of finding an in-exact averaging solution that can achieve fast consensus (convergence time) among distributed workers keeping the communication cost low. Since direct optimization of the objective function is infeasible, a local search algorithm guided by the objective function is proposed. Extensive empirical evaluations on image classification tasks show that the in-exact averaging solutions constructed through the proposed method outperform state-of-the-art solutions.
Next, we investigate the problem of learning in a decentralized network of edge devices, where a subset of devices are close to each other in that subset but further apart from other devices not in the subset. Closeness specifically refers to geographical proximity or fast communication links.
We proposed a hierarchical two-layer sparse communication topology that localizes dense communication among a subgroup of workers and builds consensus through a sparse inter-subgroup communication scheme. We also provide empirical evidence of the proposed solution scaling better on Machine Learning tasks than competing methods.
Finally, we address scalability issues of a pairwise ranking algorithm that forms an important class of problem in online recommender systems. The existing solutions based on a parallel stochastic gradient descent algorithm define a static model parameter partitioning scheme, creating an imbalance of work distribution among distributed workers. We propose a dynamic block partitioning and exchange strategy for the model parameters resulting in work balance among distributed workers. Empirical evidence on publicly available benchmark datasets indicates that the proposed method scales better than the static block-based methods and outperforms competing state-of-the-art methods
Inklusive Familienbildung. Konzepte des Teams „Inklusive Bildungswerkstatt“
No full textAngesichts zunehmender Heterogenität von Familienleben stellt sich die Frage, wie alle Familien an Angeboten der Familienhilfe und Familienbildung teilhaben können. Im Wintersemester 2020 wurden deshalb im Rahmen eines Seminars im Masterstudiengang Erziehungswissenschaft der Universität Hildesheim Konzepte einer „inklusiven Familienbildung“ entwickelt und gemeinsam mit Vertreter:innen aus der Praxis der Familienbildung Ideen für die Weiterentwicklung von Angebo-ten erarbeitet.
Der Fokus der Konzepte liegt auf Familien mit besonderen Belastungen (Armut, Behinderung, psychosoziale Belastungen). Den meisten Familien geht es wirt¬schaftlich gut, jedes fünfte Kind wächst aber in einer Familie auf, deren Einkom¬men unter der Armutsgefährdungsgrenze liegt oder die staatliche Grundsiche¬rungsleistung bezieht. 2019 waren in Niedersachsen 21,7 % aller Minderjährigen armutsgefährdet, insbesondere Alleinerziehenden-Haushalte sind betroffen. 3 – 5% aller Kinder und Jugend¬lichen leben mit einer Behinderung (Schwerbehinderung über 50%), 99% aller pflegebedürftigen Kinder und Jugendlichen wachsen in ihrer Familie auf. Schät¬zungsweise 390.000 Kinder unter 14 Jahren wachsen mit einem Elternteil mit Behinderung auf. Hinzukommen 3 bis 4 Millionen Kinder psychisch erkrankter Eltern, davon 2,6 Millionen suchtbelastete Eltern und Kinder und Jugendliche als pflegende Angehörige.
Im Seminar wurden Bildungs- und Beratungseinrichtungen über Erfahrungen in der Arbeit mit belasteten Familien befragt. Aus den Ergebnissen der Befra¬gung wurden Ideen für die Bildungsarbeit mit belasteten Familien entwickelt und in zwei Workshops mit Vertreter:innen der Bildungspraxis diskutiert. Die Workshop-Diskussionen wurden ausgewertet und anschließend ausgewählte Konzepte schriftlich ausgearbeitet. Die vorliegende Publikation dokumentiert diese Konzepte
Low-Code-Symposium
No full textZum bundesweiten Digitaltag am 18. Juni 2021 richtete das Zentrum für Digitalen Wandel in Kooperation mit dem Hi-X-DigiHub, der Digital City GmbH und der COMPRA GmbH ein digitales Symposium zum Thema der Low-Code-Softwareentwicklung aus. Die Bedeutung der Low-Code-Technologie wächst, weil sich mittels dieser Verfahren Softwareentwicklung sowohl effizient und innovativ als auch barrierefrei für Nicht-Informatiker_innen gestalten lässt. Im Fokus des Symposiums standen drei Vorträge von Akteuren der Low-Code-Softwarebranche sowie eine abschließende Podiumsdiskussion, die die verschiedenen Ansätze und Potenziale der Low-Code- und No-Code-Softwareentwicklung beleuchtete. Dieser Bericht dokumentiert zusammenfassend die Inhalte der Vorträge sowie der Podiumsdiskussion
Narrationsanalyse autobiografisch-narrativer Interviews mit frühpädagogischen Fachkräften
No full textIm Beitrag wird die Narrationsanalyse von Fritz Schütze zur Analyse autobiografisch-narrativer Interviews vorgestellt. Dabei werden die zentralen methodologischen Entscheidungen sowie methodischen Schritte der Erhebungs- und Auswertungsmethode von Schütze am Beispiel des Dissertationsprojektes „Biografie und Professionalität. Eine qualitative Studie zur Bedeutung biografischer Erfahrungen für die professionelle Identität frühpädagogischer Fachkräfte“ präsentiert. Es wird gezeigt, dass die Methodologie Schützes nicht nur für Forschungsarbeiten geeignet ist, die die Biografie fokussieren, sondern auch für jene, deren Erkenntnisinteresse sich auf die Konstitution professioneller Identitäten bezieht
Bones and Teeth: Information-Bearing Structures for the Reconstruction of Individual and Population-Specific Properties
No full textHuman skeletal remains are one of several find categories from archaeological sites. The skeleton constitutes only a small part of a former living organism that was exposed to a variety of environmental factors. As a highly adaptive mineralized tissue, bone – and to a lesser extent also teeth – stores information on an individual’s life. Reading out this information contributes to the historical understanding of individuals and societies from the past. However, obtaining this information can be challenging in many aspects, and, due to the very nature of the archaeological remains, the reconstructed picture of the individual and its society and environment will inevitably always be incomplete. In order to extract as much information from bones and teeth as possible, existing methods must be adapted to specific situations and the diagnostic approaches have to be developed beyond current limitations.
The 17 international publications presented in this thesis are addressing the abovementioned goals. They cover a wide range of topics, mainly from the field of bioarchaeology, augmented by some studies on recent and fossil animal remains. The studies are organized in those dealing with metrical data, including sex determination methods and analysis of measurement error, the analysis of normal and abnormal conditions of bone, including paleopathological diagnostics, the impact of diagenetic agents on bone, and the presentation of cases where bioarchaeological analysis contributed to the understanding of the respective find situations. The methods applied in the studies cover a broad spectrum of approaches to study morphological properties of bones and teeth, including metrics, radiographic, and microscopic techniques
Armut in kindheitspädagogischen Einrichtungen. Impulse zur Entwicklung einer armutsbewussten Haltung und Praxis
No full textAnhand von empirischem Material aus zwei Forschungsprojekten gibt die Broschüre Einblick in zentrale Herausforderungen, die sich der pädagogischen Praxis beim Umgang mit (Kinder-)Armut stellen. Die Broschüre vermittelt relevantes Wissen über Armut als gesamtgesellschaftliches Problem. Zudem setzt sie Impulse für die Entwicklung einer kritisch-reflexiven Perspektive auf die Arbeit mit armutserfahrenen Kindern, Eltern und Familien.
Anhand der Schlüsselthemen „Klassismus“, „Sozialraum“ und „Teilhabe in Kindertageseinrichtungen“ wird eine reflexive Haltung wissensbasiert angeregt. Didaktisch aufbereitete Fallbeispiele bieten im Sinne des fallorientierten Lernens Möglichkeiten der Auseinandersetzung mit dem Thema Armut. Sie laden zur Reflexion der eigenen pädagogischen Praxis ein. Die Broschüre richtet sich an Lehrende und Lernende in kindheits- und sozialpädagogischen sowie sozialarbeiterischen und erziehungswissenschaftlichen Qualifizierungen der beruflichen und hochschulischen Bildungsgänge und kann in diesem Kontext als Lehr- und Lernmaterial eingesetzt werden
Künstlerische Interventionen in der Kulturellen Bildung. Inhalte, Methoden und Reflexionen eines Curriculums für Künstler:innen
No full textWas kann nur Kunst? Wie können individuelle künstlerische Positionen von Kunstschaffenden in sozialen- und Bildungskontexten produktiv werden? Wie können die Künste dabei ihre Autonomie wahren und zugleich soziale Wirksamkeit entfalten? Was haben freischaffende Künstler:innen davon, wenn sie ihre Arbeit in kulturelle Bildungskontexte erweitern? Was benötigen sie an Unterstützung und Expertise dafür, und wie könnten Weiterbildungen gestaltet sein, um den spezifischen Ansprüchen von Künstler:innen gerecht zu werden?
Die Publikation „Künstlerische Interventionen in der Kulturellen Bildung“ beleuchtet die besonderen Potentiale und Chancen künstlerischer Arbeit für kulturelle Bildungsprozesse. Es werden Leitideen, zentrale Inhalte und methodische Überlegungen einer Weiterbildung für Künstler:innen in der Kulturellen Bildung dargestellt. Autor:innen aus Kunst, Bildung und Wissenschaft formulieren theoretische Hintergründe und praktische Anregungen für Kunstschaffende in der Kulturellen Bildung
2. Low-Code-Symposium
No full textZum bundesweiten Digitaltag am 24. Juni 2022 richtete das Zentrum für Digitalen Wandel in Kooperation mit dem Hi-X-DigiHub und der COMPRA GmbH zum zweiten Mal ein digitales Symposium zum Thema der Low-Code-Softwareentwicklung aus.
Mit der Low-Code-Technologie ist die Hoffnung verbunden, mehr Nicht-Informatiker_innen in die Software-Entwicklung einzubinden. Die Technologie ist für verschiedene Problemfelder von besonderer Bedeutung. Es besteht die Möglichkeit, Expert_innen aus Politik, BWL, Recht und anderen Bereichen direkt in die Software-Entwicklung einzubinden, so dass es zu weniger Reibungsverlusten bei der entwickelten Software kommt, da die Fachexpertise direkt in die Entwicklung eingebracht werden kann. Dem bestehenden Fachkräftemangel in der Softwareentwicklung kann insoweit begegnet werden, als dass die Mitwirkung von Expert_innen in der Entwick-lung dazu beitragen kann, dass Systeme entstehen können, bei denen weniger Code und damit weniger Programmier-Expertise erforderlich ist.
Insgesamt verspricht dieses Verfahren Effizienz und Innovation in der Softwareent-wicklung