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In dieser Arbeit wurde ein System entwickelt, welches Übungsaufgaben der relationalen Algebra automatisch auswertet und dies in Form einer Punktevergabe bewertet. Darüber hinaus ist das System in der Lage lernunterstützende Feedbacks zu generieren. Dadurch sollen Studierende, die im Rahmen der Datenbank-Vorlesung relationale Algebra lernen, eine korrekte und optimierte Sprachanwendung im Bereich der relationalen Algebra lernen.
Die Bachelorarbeit befasst sich mit dem Generieren kurzer fröhlicher und harmonischer Musikstücke mittels des Einsatzes genetischer Algorithmen. Dabei werden die Evolutionsprozesse der Biologie nachgeahmt. In der Programmiersprache Java, unter der Verwendung der Open-Source-Programmierbibliothek JFugue, sind dafür die einzelnen Zyklusphasen entworfen und implementiert worden.
Die Vereinigung der Biologie, der Kunst und der Informatik wird damit erreicht, um etwas ästhetisch Wirksames zu schaffen und stellt den besonderen Reiz der Arbeit dar.
Ein großer Teil der deutschen Bevölkerung nutzt täglich den öffentlichen Nahverkehr, um von A nach B zu kommen. Gerade in Städten existiert meist bereits ein großes Netz an Haltestellen und umfangreichen Fahrplänen. Da sich die Wenigsten diese auf Dauer in ihrer Gesamtheit merken können, wird heutzutage oft auf mobile Apps zurückgegriffen, die schnell und zuverlässig personalisierte Verbindungen anzeigen können. Diese „Fahrplan-Apps“ können unter anderem auch von sogenannten „digitalen Sprachassistenten“ gesteuert und verwendet werden. Einige der deutschen Bus- und Bahnhaltestellennamen sind dabei für Sprachassistenten schwierig zu verarbeiten, weil sie etwa Personennamen enthalten, die nicht geläufig in der deutschen Sprache sind (z.B. „Podbielskistraße“ oder „Poccistraße“), oder aus ihrer Schreibweise keine eindeutige Aussprache abgeleitet werden kann (z.B. „Aegidientorplatz“). Dies kann zu Problemen führen, wenn beispielsweise die Aussprache einer Haltestelle von dem Sprachassistenten nicht erkannt oder falsch erkannt wird und dieser deshalb keine zufriedenstellende Fahrplanauskunft geben kann.
Hierzu sollte eine Lösung entwickelt werden, die Nutzer*innen dazu motiviert, bei der Verbesserung der Aussprache von Haltestellennamen durch Sprachassistenten mitzuhelfen. Der erste Schritt ist hierbei, dass die Nutzer*innen verifizieren, ob die Aussprache einer Haltestelle richtig oder falsch ist. Wird sie als falsch bewertet, folgt zusätzlich der zweite Schritt: Die Nutzer*innen können zusätzlich die richtige Aussprache übermitteln.
In der Bachelorarbeit sollte also eine Incentivierungsmethode für diese beiden Schritte entwickelt werden. Die Softwarelösung sollte eine zusätzliche Funktion in der von der Projektionisten GmbH entwickelten Fahrplan-App "naNah" darstellen. Außerdem sollte der Fokus der Arbeit auf der Konzeption des Softwaremoduls liegen, da die Benutzerfreundlichkeit und das Interaktionsdesign einen erheblichen Einfluss auf die Wirksamkeit der Incentivierungsmethode hat.
Dazu wurden zunächst Interviews mit potenziellen Nutzer*innen sowie eine Umfrage durchgeführt. Die jeweiligen Ergebnisse wurden als Grundlage für die nächsten Konzeptionsschritte verwendet. Es wurden hieraus vorläufige Bedürfnisse und Anforderungen formuliert und Zielgruppen abgeleitet. Hieraus wurden wiederum Personas erstellt. Anschließend wurden passende User Journeys und User Stories entwickelt.
Im nächsten Schritt wurde eine Wettbewerbsanalyse durchgeführt, in der die Vor- und Nachteile anderer ähnlicher Software herausgearbeitet und für die weitere Entwicklung der eigenen Software bedacht wurden.
Nach der Ausarbeitung von Design- sowie technischen Anforderungen wurde ein Prototyp erstellt. Dazu wurde die bis hierhin herausgearbeitete Lösungsidee mithilfe von Skizzen veranschaulicht. Um die Idee detaillierter sowie wahrheitsgetreu darstellen zu können, wurde außerdem ein klickbares Mock-up erstellt, das den inhaltlichen Aufbau der Software hervorhebt. Anschließend wurde dessen Eignung mit einem Usability-Test überprüft und es wurden aus diesem folgende Verbesserungen an dem Clickdummy ausgeführt, sodass am Ende ein ausgereifter Prototyp vorlag. Dieser wurde schließlich in seinen Grundzügen technisch implementiert.
Das Ergebnis der Bachelorarbeit ist eine konzeptionell vollständig ausgearbeitete Softwarelösung sowie ein Proof of Concept.
Vergleich von nativer App- und Cross-Platform-Entwicklung (Facebook React Native und Google Flutter)
(2020)
Die Entwicklung mobiler Applikationen für iOS und Android ist in der Regel mit viel Arbeit verbunden, da man für beide Plattformen gezwungenermaßen unterschiedlichen Quelltext schreiben muss. Abhilfe für dieses Problem schaffen Cross-Platform-Frameworks wie React Native von Facebook oder Flutter von Google. Anhand dieser Frameworks lassen sich Apps für beide Plattformen mit nur einer Codebase entwickeln. Eine kritische Stelle und oft gebrauchtes Kontra-Argument gegen die Entwicklung mit Cross-Platform-Frameworks ist die Hardwarenähe der nativen Applikationen, an welcher es den Frameworks vermeintlich mangelt. Doch wie ist der Stand der Dinge im Jahr 2020? Können Cross-Platform-Frameworks inzwischen performant und einfach auf Hardwarekomponenten zugreifen und machen damit die mühsame, native Entwicklung für iOS und Android vor allem in Anbetracht der Entwicklung von größerer Enterprise-Software obsolet?
Dieser Frage wird in dieser Arbeit nachgegangen und generell überprüft wie tauglich die Cross-Platform-Entwicklung ist. Nach dem Lesen dieser Bachelorarbeit sollte entschieden werden können, ob Cross-Platform-Frameworks für das Anwendungsproblem des Lesers geeignet sind. Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurden je zwei Applikationen im Rahmen einer Fallstudie für je iOS und Android entwickelt, damit geprüft werden konnte, wie förderlich die zuvor genannten Frameworks sind. Der Fokus der Arbeit liegt also auf der Güte bzw. dem heutigen Stand der Cross-Platform-Entwicklung, vor allem im Bezug auf die Benutzung von Hardwarekomponenten bzw. betriebssystemspezifischen Diensten (Bluetooth, Kamera, etc.).
Die Ergebnisse der Fallstudie zeigen, dass es stets auf den Kontext und die Komplexität der zu realisierenden Anwendung ankommt inwiefern Cross-Platform-Frameworks verwendet werden können. In simplen Anwendungsfällen können Frameworks meist zu einer erheblichen Kostenminimierung und Zeitersparnis führen, wohingegen bei komplexeren Anwendungen relativ schnell Grenzen und starke Abhängigkeiten erreicht werden.
Wie kann man den empfundenen Alltagsstress bewältigen und eigene, sinnvolle Ziele erreichen? Woher kommt die Zeitnot und was kann man tun? Gibt es Faktoren, die Glück und Erfolg fördern? Was kann man in seinem Studien- und Arbeitsalltag tun, um sich wohl zu fühlen und erfolgreich zu sein? Welche Zeitmanagement-Tools helfen bei der Organisation von Studium und Arbeitsalltag?
Diese und weitere Fragen werden im Workbook beantwortet. Der Selbstmanagement-Prozesskreis wird vorgestellt, verschiedene Modelle, Prinzipien und Techniken werden vermittelt. Mit vielen Reflexionsfragen und Übungen.
In diesem Beitrag werden die Ergebnisse einer Personalbefragung österreichischer Polizisten und Polizistinnen in Ausbildung geschildert, bei denen die Einstellung zu Korruption erhoben wurde. Weiterhin wurden Variablen wie Geschlecht, Alter und Bildungsgrad erhoben, die in Hellfeldforschung zu Korruption häufig als Merkmale von Korruptionstätern und Korruptionstäterinnen genannt werden. Im Fokus dieses Beitrags steht unter anderem die Frage, inwieweit sich Befunde aus dem Hellfeld von Korruption im Dunkelfeld abbilden. Zur Klärung dieser Frage werden Merkmale aus dem Hellfeld der Korruptionstäter und Korruptionstäterinnen auf eine Ursache-Wirkungs-Beziehung mit der Einstellung zu Korruption im Dunkelfeld überprüft. Zudem wird in diesem Beitrag die Frage geklärt, wie die Polizisten und Polizistinnen in Ausbildung hinsichtlich der Einstellung zu Korruption im Vergleich mit der Allgemeinbevölkerung Österreichs abschneiden. Polizisten und Polizistinnen in Ausbildung sind für das Bundesamt zur Korruptionsprävention und Korruptionsbekämpfung (kurz: BAK) die größte Zielgruppe bei der Ausbildung und Weiterbildung öffentlich Bediensteter in Österreich.
Die Ergebnisse lassen erkennen, dass sich die Befunde aus dem Hellfeld von Korruption nicht im Dunkelfeld abbilden, denn die überprüften Variablen weisen insgesamt betrachtet keine substanzielle Ursache-Wirkungs-Beziehung mit der Einstellung zu Korruption auf. Hinsichtlich des Vergleichs der österreichischen Polizisten und Polizistinnen in Ausbildung mit der Allgemeinbevölkerung Österreichs zeigen sich nur geringfügige Unterschiede in der Einstellung zu Korruption. Tendenziell lehnen die Polizisten und Polizistinnen in Ausbildung Korruption eher ab als die Allgemeinbevölkerung Österreichs.
Am Beispiel des Fünf-Faktoren-Modells der Persönlichkeit aus der Psychologie (Big 5) wird exemplarisch gezeigt, wie komplexe Lerninhalte adäquat für eine Onlinevermittlung aufbereitet werden können und wie man zugleich die Lernmotivation der Teilnehmenden erhöhen kann. Hierfür wurde eine bestehende Lerneinheit mit Präsenzvermittlung im Umfang von einem halben Tag in ein Onlineformat übertragen. Der Kern des Onlineformats beinhaltet sechs Lernvideos, bestehend aus einem Videofilm zum Modellüberblick und je einem Videofilm für jeden der fünf Faktoren des Modells. In den Videofilmen agieren die fünf Mitglieder einer Rockband sowie ein Erzähler aus dem Off. Jedes Bandmitglied steht prototypisch für einen der fünf Faktoren des Modells. Die Darstellung der fünf Bandmitglieder (The Big Fives) und deren Interaktion werden als Grundlage genutzt, um die Anwendung des Fünf-Faktoren-Modells zu üben.
Insbesondere aufgrund der Zugehörigkeit zum sehr aktuellen und viel betrachteten Thema Machine Learning ist die genetische Programmierung mit ihren vielseitigen Anwendungsmöglichkeiten ein sehr interessantes Gebiet. Wie in allen Forschungsschwerpunkten gibt es auch hier viele Ansätze die standardmäßige Vorgehensweise weiter zu verbessern – einer dieser Ansätze ist die Verwendung von Subroutinen. Diese könnten in diesem Kontext auch als Methoden, Funktionen oder ähnliches bezeichnet werden und bedeuten, dass vom Algorithmus neben dem eigentlichen Programm auch wiederverwendbare Folgen von Anweisungen entwickelt werden, die über einen Bezeichner an beliebigen Stellen verwendet werden können. Hierfür gibt es bereits diverse Konzepte, die in Tests sehr gute Ergebnisse erzielt haben und eine Verbesserung gegenüber der standardmäßigen genetischen Programmierung ohne Subroutinen erreichen konnten. Diese Tests fanden allerdings immer in sehr spezialisierten Testumgebungen statt. Besonders interessant sind allerdings solche Systeme zur genetischen Programmierung, die (theoretisch) beliebige Probleme lösen kann, da sie für eine Vielzahl von Problemstellungen verwendet werden können.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, ob und inwiefern die Verwendung von Subroutinen auch in einem solchen allgemeinen System zur genetischen Programmierung, das theoretisch dazu in der Lage ist, beliebige Probleme zu lösen, möglich und sinnvoll ist.
Das Forschungscluster Smart Data Analytics stellt in dem vorliegenden Band seine Forschung aus den Jahren 2019 und 2020 vor. In der ersten Hälfte des Bandes geben 20 Kurzporträts von laufenden oder kürzlich abgeschlossenen Projekten einen Überblick über die Forschungsthemen im Cluster. Enthalten in den Kurzporträts ist eine vollständige, kommentierte Liste der wissenschaftlichen Veröffentlichungen aus den Jahren 2019 und 2020. In der zweiten Hälfte dieses Bandes geben vier längere Beiträge exemplarisch einen tieferen Einblick in die Forschung des Clusters und behandeln Themen wie Fehlererkennung in Datenbanken, Analyse und Visualisierung von Sicherheitsvorfällen in Netzwerken, Wissensmodellierung und Datenintegration in der Medizin, sowie die Frage ob ein Computerprogramm Urheber eines Kunstwerkes im Sinne des Urheberrechts sein kann.
Das Forschungscluster Industrie 4.0 stellt in acht Beiträgen aktuelle Ergebnisse aus seinen vielfältigen Forschungsprojekten vor. Es werden virtuelle Techniken in der Produktentwicklung, Lehrkonzepte für Industrie 4.0, Energy Harvesting bei Antennen, Energiemanagement in Produktionsanlagen, firmenübergreifende IT-Security Anforderungen, dezentral gesteuerte Produktionsprozesse und Spracherkennung mit Mikrocontrollern behandelt.