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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.
Die Dunkle Triade besteht aus den Konstrukten Machiavellismus, Narzissmus sowie Psychopathie. Nachfolgend wird eine Untersuchung des Zusammenhangs zwischen den Konstrukten der Dunklen Triade und Studienerfolg berichtet. Studienerfolg wurde mittels Durchschnittsnote, Studiendauer, Kompetenzerwerb sowie Studienzufriedenheit operationalisiert und jeweils separat überprüft. Insgesamt wurden 98 Studierende der Hochschule Hannover befragt. Es konnten keine statistisch signifikanten Zusammenhänge zwischen den drei Konstrukten der Dunklen Triade und Durchschnittsnote sowie Studiendauer festgestellt werden. Ebenfalls konnten keine statistisch signifikanten Zusammenhänge zwischen Machiavellismus und Kompetenzerwerb sowie Studienzufriedenheit festgestellt werden. Auch für Narzissmus konnten keine statistisch signifikanten Zusammenhänge mit Kompetenzerwerb sowie Studienzufriedenheit festgestellt werden. Die Effekte dieser statistisch insignifikanten Ergebnisse sind in ihrer Höhe gering (r < 0,10). Als statistisch signifikant erwiesen sich die Zusammenhänge zwischen Psychopathie und Kompetenzerwerb (p = 0,01, r = -0,23) sowie zwischen Psychopathie und Studienzufriedenheit (p = 0,03, r = -0,20).
Bis heute ist völlig unbekannt, ob wir allein im Universum sind. Um auf dieses Thema eine Antwort zu finden, überprüft diese Bachelorarbeit, ob Convolutional (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) für die Erkennung außerirdischer Signale geeignet sind.
Das Ziel war dabei, in einem Datensatz bestehend aus Spektrogrammen mehr als 50% aller außerirdischer Signale zu erkennen, da nur so ein Neuronales Netzwerk ein besseres Resultat als eine zufällige Klassifikation liefert, bei der im Mittel 50% aller Signale erkannt werden.
Dabei zeigte sich, dass sich mit beiden Varianten der Neuronalen Netzwerke bis zu 90% aller Signale erkennen lassen, die Vorhersagen von CNNs allerdings verlässlicher sind. RNNs bieten hingegen aufgrund ihrer geringeren Größe einen deutlich leichtgewichtigeren Ansatz und führen zu einer signifikanten Speicherersparnis.
Daraus folgt, dass Neuronale Netzwerke bei der Suche nach außerirdischem Leben im Universum helfen können, um die Frage „Sind wir allein im Universum?“ endgültig zu beantworten.
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
In der Lehre kommen seit einiger Zeit Autobewerter zum Einsatz, um automatisiert oder teilautomatisiert Lösungen von Lernenden zu Programmieraufgaben zu bewerten. Aus Sicht eines Betreibers von Autobewerter-Systemen erfordert letzteres meist die Ausführung von fremdem Programmcode in der eigenen Server-Umgebung. Hierbei ist Vorsicht geboten, da fehlerhafter oder angriffslustiger Programmcode verbotene Aktionen ausführen könnte.
An der Hochschule Hannover können Studierende Lösungen zu Programmieraufgaben verschiedener Programmiersprachen über das Lernmanagementsystem "moodle" einreichen. Die angeschlossene Middleware Grappa nimmt Lösungen anschließend entgegen und leitet diese an einen Autobewerter der zugehörigen Programmiersprache weiter.
Diese Arbeit befasst sich damit, Sicherheitsrisiken bei der Ausführung von fremdem Programmcode durch Autobewerter zu identifizieren und zu vermeiden. Hierzu gilt es, mögliche Angriffe herauszustellen und aktuelle, angemessene Technologien zu finden, um diese zu verhindern. Anschließend findet mit einer Technologie die Entwicklung einer abgesicherten Ausführungsumgebung für beliebige an die Middleware Grappa angebundene Autobewerter statt. Die exemplarische Einbettung der beiden Autobewerter Graja und Praktomat in die entwickelte Ausführungsumgebung soll unter Beweis stellen, dass es sich um eine generische Lösung mit wenig Overhead handelt.
Zu einer Vielzahl von Vorlesungen gibt es Übungsaufgaben, anhand derer das theoretisch erlernte Wissen noch weiter vertieft, gefestigt oder praktisch angewandt werden kann. Klassischerweise erhalten alle Studierende hierfür dieselbe Aufgabe. Allerdings gibt es gute Gründe, für alle eine jeweils individualisierte Variante zu erstellen. Da es für eine einzelne Lehrperson unmöglich ist, für alle Studierenden individuelle Aufgaben zu konzipieren, wurden in anderen Arbeiten bereits Möglichkeiten entwickelt, variable Aufgaben zu formulieren, aus denen viele unterschiedliche Varianten generiert werden können. Diese Bachelorarbeit befasst sich mit dem Entwurf und der Implementierung eines Services, der diese Generierung automatisiert durchführen kann. Er soll unabhängig von einem konkreten Frontend sein und mit beliebigen Gradern zusammenarbeiten können.
Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit ging es um die Forschungsfrage, ob eine landmarkenbasierte Registrierung hinreichende Ergebnisse für die Anpassung eines Formmodells an eine segmentierte Cochlea liefert. Dazu wurden zwölf Landmarken auf die Oberfläche einer segmentierten Cochlea sowie auf die eines ausgewählten Formmodells gesetzt. Im Anschluss wurden die Abstände zwischen korrespondieren Landmarken des Formmodells und der segmentierten Cochlea mithilfe von drei verschiedenen Optimierungsverfahren minimiert. Bei dem quantitativen Vergleich zwischen den Ergebnissen der vorgestellten Optimierungsverfahren konnten keine signifikanten Unterschiede festgestellt werden. In der Evaluation wurde demonstriert, dass das Formmodell an der segmentierten Cochlea insgesamt hinreichend angenähert werden konnte. Lediglich in der Basalregion und am Apex der Cochlea ist die Anpassung noch verbesserungsbedürftig.
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.
Unter Crowdsensing versteht man Anwendungen, in denen Sensordaten kollaborativ von einer Menge von Freiwilligen erhoben werden. So kann Crowdsensing eingesetzt werden um die Luftqualität an Orten zu messen, an denen keine fest installierten Sensoren verfügbar sind. In Crowdsensing-Systemen müssen die Teilnehmer koordiniert und die Messdaten verarbeitet werden, um relevante Daten zu erhalten. Im Rahmen der Abschlussarbeit wurde ein System konzipiert und prototypisch umgesetzt, das auf einem Raspberry Pi (unter Einsatz geeigneter Sensoren) Sensordaten erhebt und mit der Complex Event Processing Technologie verarbeitet.
In einem Artikel der Zeitschrift Die Zeit wird die Generation Y, die Generation deren Angehörige derzeit zum Großteil ihre akademische Ausbildung beenden und sich dem Arbeitsmarkt zuwenden, auch als Generation Pippi, angelehnt an Astrid Lindgrens Kinderbuchheldin Pippi Langstrumpf, bezeichnet (Bund et al., 2013: 1). Individualität, eine ausgeprägte Abneigung gegenüber Autoritätspersonen, der Wunsch nach Spaß und Abwechslung sowie das Bestreben, sich selbst zu verwirklichen, charakterisieren Pippi Langstrumpf (Bund et al., 2013: 1). Diese Charakterbeschreibungen werden z. T. auf die Generation Y übertragen und stellen Unternehmen vor eine Herausforderung: Um Arbeitnehmer der Generation Y affektiv zu binden, so dass sich in diese getätigte und noch zu tätigenden Investitionen rentieren, müssen neue Strategien entwickelt werden. Innerhalb dieser Bachelorarbeit konnten erste Erkenntnisse dahingehend gewonnen werden, dass u. a. Work-Life-Balance Maßnahmen, (gesundheitsorientierte) Führung, ein positives Arbeitsklima und Mitbestimmung als Auslöser affektiven organisationalen Commitments der Generation Y fungieren können. Bei der nachfolgend dargestellten Arbeit handelt es sich um eine überarbeitete Version der gleichnamigen Bachelorarbeit, die von Prof. Dr. Sven Litzcke sowie von Prof. Dr. Dr. Daniel Wichelhaus betreut wurde.