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Mobile crowdsourcing refers to systems where the completion of tasks necessarily requires physical movement of crowdworkers in an on-demand workforce. Evidence suggests that in such systems, tasks often get assigned to crowdworkers who struggle to complete those tasks successfully, resulting in high failure rates and low service quality. A promising solution to ensure higher quality of service is to continuously adapt the assignment and respond to failure-causing events by transferring tasks to better-suited workers who use different routes or vehicles. However, implementing task transfers in mobile crowdsourcing is difficult because workers are autonomous and may reject transfer requests. Moreover, task outcomes are uncertain and need to be predicted. In this paper, we propose different mechanisms to achieve outcome prediction and task coordination in mobile crowdsourcing. First, we analyze different data stream learning approaches for the prediction of task outcomes. Second, based on the suggested prediction model, we propose and evaluate two different approaches for task coordination with different degrees of autonomy: an opportunistic approach for crowdshipping with collaborative, but non-autonomous workers, and a market-based model with autonomous workers for crowdsensing.
In service-oriented architectures the management of services is a crucial task during all stages of IT operations. Based on a case study performed for a group of finance companies the different aspects of service management are presented. First, the paper discusses how services must be described for management purposes. In particular, a special emphasis is placed on the integration of legacy/non web services. Secondly, the service lifecycle that underlies service management is presented. Especially, the relation to SOA governance and an appropriate tool support by registry repositories is outlined.
Bedingt durch die zunehmende Digitalisierung der wissenschaftlichen Ausbildung entstanden verschiedenste Lehrplattformen, mit denen die Verwaltung von Lehrveranstaltungen und Lehrmitteln möglich geworden ist. Die Plattform LON-CAPA ist eine davon.
Neben der Verwaltung von Lehrveranstaltungen konnten innerhalb der Plattform über eine Programmierschnittstelle auch Übungsaufgaben definiert werden, die durch das Hinterlegen der korrekten Antwort oder bei der Definition von Multiple-Choice Aufgaben einem Studierenden automatisch Feedback über dessen Lösung geben können. Komplexere Aufgaben mussten dagegen häufig manuell durch Menschen korrigiert werden.
Für die formalen Sprachen und die Automatenlehre der theoretischen Informatik wurde daher die in Java geschriebene Bibliothek JFLAP modifiziert, um als Bewertungsinstrument Aufgaben aus diesem Themengebiet automatisch auf Korrektheit bewerten zu können. Ein genereller Interfaceansatz ermöglich zusätzliche eine zugängliche Definition weiterer Aufgaben für die untersuchten Themengebiete.
Die Prävention und Erkennung von Cyber-Angriffen ist eine Herausforderung von hoher Bedeutung, da die Digitalisierung nahezu aller Lebensbereiche immer weiter voranschreitet. Im Forschungssektor der sogenannten Intrusion Detection wird fortlaufend untersucht, inwiefern sich Machine Learning (ML) zur Erkennung von Angriffen eignet. Während ML-Algorithmen bei Anwendungsfällen wie Produktempfehlungen oder Spam-Filtern erfolgreich in Produktion eingesetzt werden können, gestaltet sich die Anwendung in der Intrusion Detection schwieriger.
In sogenannten signatur-basierten IDS-Systemen werden Regelwerke eingesetzt, um Angriffe im Netzwerkverkehr zur Laufzeit zu erkennen. Die Erstellung und Verwaltung dieser IDS-Regeln erfolgt normalerweise manuell und erfordert eine hohe Domänenexpertise. Diese Masterthesis liefert einen Forschungsbeitrag, da diese IDS-Regeln erstmals automatisiert unter der Verwendung von Machine Learning erzeugt werden. Die für diesen Zweck entwickelte Toolchain verwendet Entscheidungsbaum-Algorithmen zur Regelerzeugung aus Trainingsdaten. Des Weiteren werden die Regeln für den Einsatz in einem signatur-basierten IDS-System in das Format von Suricata konvertiert.
Die Evaluierung der erzeugten Regeln hat gezeigt, dass in einer Vielzahl von Experimenten hohe Erkennungsraten und wenige Fehlalarme möglich sind. Allerdings basieren die betroffenen Regelwerke zum Teil auf unterkomplexen Zusammenhängen in den zugrundeliegenden Trainingsdaten. Darüber hinaus verfügen die Regelwerke über eine eingeschränkte Generalisierungsfähigkeit. Für ein finales Urteil wäre es notwendig und empfehlenswert, zusätzliche Forschungskapazitäten für die Erstellung repräsentativer IDS-Datensätze aufzuwenden.
Die Auswahl geeigneter Bewerber/Innen nimmt aufgrund der demographischen Entwicklung und der damit verbundenen Verknappung der Ressource Personal einen immer höheren Stellenwert ein. Der Einsatz von Anforderungsprofilen soll dabei helfen das Risiko einer fehlerhaften Auswahlentscheidung zu verringern und somit den geeignetsten Bewerber auszuwählen. Ein Trend hin zu den Soft-Skills, wie beispielsweise Teamfähigkeit und Kommunikationsbereitschaft, ist klar zu erkennen. Gegenstand der nachfolgenden Diplomarbeit ist daher die Entwicklung eines Anforderungsprofils, welches sich auf diese Soft-Skills konzentriert. Die Erstel-lung des Anforderungsprofils erfolgt dabei auf Grundlage der von John C. Flanagan entwickelten „Critical Incident Technique“, die im deutschen Sprachgebrauch auch als Methode der kritischen Ereignisse bezeichnet wird. Infolgedessen werden zunächst die theoretischen Grundlagen eines Anforderungsprofils sowie die der „Critical Incident Technique“ detailliert erläutert. Im Anschluss daran erfolgt eine ausführliche Beschreibung der methodischen Vorgehensweise, die den kompletten Ablauf der praktischen Durchführung widerspiegelt. In diesem Zusammenhang werden getroffene Entscheidungen, die zu einer Anpassung der Vorgehensweise führten, näher erläutert und begründet. Die aus den Mitarbeiterbefragungen gewonnenen „Critical Incidents“ werden nachfolgend kategorisiert und zu Anforderungsbereichen zusammengefasst, die abschließend zum Anforderungsprofil verdichtet werden. Ferner wird die Möglichkeit einer praktischen Anwendung der Ergebnisse anhand von drei vom Autor begleiteten Projekten dargestellt.
Das Institut für Gesundheitsmanagement (IGM) der Fakultät IV (Wirtschaft und Informatik) der Fachhochschule Hannover hat im Auftrag der Wirtschaftsförderungsgesellschaft „hannoverimpuls“ ein Projekt zum Thema „betriebliches Gesundheitsmanagement – Ansatzpunkte für Arbeitsmarktpotenziale in der Region Hannover“ durchgeführt und im Oktober 2008 mit Übergabe des Projektberichts abgeschlossen. Im Rahmen dieses Projektes wurden u. a. gezielt Experten zum betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) aus bestehenden und neu erschlossenen Kontakten recherchiert und zur Teilnahme an einer telefonischen bzw. persönlichen Expertenbefragung motiviert. Ziel dieser empirischen Untersuchung war es herauszufinden, ob und ggf. wo genau Arbeitsmarktpotenziale durch BGM nach Einschätzung verschiedener Marktkenner existieren? Der nun vorgelegte Arbeitsbericht dokumentiert ausführlich die Ergebnisse dieser Expertenbefragung.
Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, KMU einen Überblick über die möglichen Instrumente für die Erfolgskontrolle von Social Media Marketing zu geben. Dabei wird sich auf die folgende Forschungsfrage konzentriert: „Welche Instrumente existieren, um Social Media Maßnahmen auf ihren Erfolg zu prüfen?“. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde zunächst eine Literaturrecherche durchgeführt, bei der gezielt nach Modellen und Kennzahlen gesucht wurde. In diesem Zusammenhang fand eine empirische Analyse von Social Media Tools statt. Außerdem wurde eine Online-Umfrage konzipiert und an KMU versendet, um zu erfahren, wie die KMU aktuell den Erfolg messen. Dabei zeigte die Literaturrecherche, dass bis heute kein einheitlicher Ansatz für die Erfolgskontrolle existiert und die Social Media Tools verschiedene Kennzahlen bereitstellen. Darüber hinaus hat die Online-Umfrage ergeben, dass viele der Teilnehmer ihre Erfolgskontrolle sehr einfach handhaben, wofür vor allem fehlende Ressourcen verantwortlich sind.
Ein Integriertes Risiko- und Chancenmanagement (IRCM) geht deutlich über das hinaus, was in den Organisationen heute anzutreffen ist. Es bietet jedoch die beste Möglichkeit, nicht nur mit der VUKA-Welt Schritt zu halten, sondern sogar von ihr zu profitieren. Entsprechend ist die Einführung eines chancenbasierten Denkens in Ergänzung zum risikobasierten Denken Bestandteil der Revisionsagenda für die ISO 9000 und 9001. Voraussetzung für die erfolgreiche Gestaltung eines IRCM ist die individuelle Definition, Steuerung und Integration von Risiko- und Chancenmanagementprozessen unter Beachtung von 8 Erfolgsfaktoren, den „8K“. Vom Ergebnis profitiert das Top-Management direkt: Bessere, abgestimmte Entscheidungsvorlagen ermöglichen schnellere, sachgerechtere Entscheidungen.
An der Hochschule Hannover soll die Lernplattform LON-CAPA von Moodle-STACK abgelöst werden. Dazu werden Aufgaben von LON-CAPA nach Moodle-STACK konvertiert. Durch die Entwicklung eines Konverters kann ein großer Teil dieser Arbeit automatisiert erfolgen. Aufgrund der potentiellen Komplexität von LON-CAPA-Aufgaben ist nicht jede Aufgabe in vollem Umfang zu übersetzen und eine manuelle Nacharbeit notwendig.
In dieser Arbeit werden die LON-CAPA-Antworttypen numerical, formula und math response analysiert. Es wird untersucht, wie LON-CAPA-Aufgabenelemente einzeln umgewandelt werden können und welche Parameter im Moodle-STACK-Format gesetzt werden müssen, um eine äquivalente Aufgabe in Moodle-STACK zu erhalten.
Die technische Umsetzung erfolgt in Java. Der modulare Aufbau sieht Wartbarkeit und Weiterentwicklung vor. Auf GitHub steht die Implementierung unter der GPL (GNU General Public License) zur Verfügung: https://github.com/kiliandangendorf/lc2mdl