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In der Arbeit wird untersucht, wie Aufgaben im pathologischen Kontext automatisiert bewertet und für die Lernenden lernförderliches Feedback generiert werden kann. Dafür wurde eine Lernsoftware entwickelt, welche das Erstellen und automatisierte Bewerten der Aufgaben ermöglicht. Das Feedback informiert die Lernenden nicht nur darüber, ob eine Aufgabe richtig oder falsch gelöst worden ist, sondern unterstützt auch bei der Findung der richtigen Lösung. Hierzu wurde untersucht, wie das Feedback in einer Lernsoftware aufgebaut sein muss, um den Lernerfolg zu fördern. Auf dieser Grundlage wurden mit den Stakeholdern der Medizinischen Hochschule Hannover die Anforderungen an die Lernsoftware definiert und umgesetzt.
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.
Zeitarbeit ist eine Boombranche. Zeitarbeit ist prekäre Beschäftigung. Mit Zeitarbeit wird Missbrauch getrieben. Zeitarbeit ist wichtig. Jeder, der die öffentliche Diskussion verfolgt, hat einen dieser Sätze schon einmal gehört. Wir reden über Zeitarbeit, wie über die Frage, ob Entlohnung gut oder schlecht ist. Vergessen wird dabei oft, dass Zeitarbeit nicht gleich Zeitarbeit ist, sondern sich Motive und Einsatz der Zeitarbeit von Unternehmen zu Unternehmen deutlich unterscheiden können. So kann ein Personaldienstleister Hausfrauen an eine Versicherung vermitteln, um dort für die Reinigung und Sauberkeit der Büros zu sorgen. Ebenso kann ein Ingenieurbüro eigene Mitarbeiter an eine Kraftwerksfirma verleihen, um hochspezielle Projektaufgaben an einem Solarkraftwerk zu verrichten.
Und genau darum geht es, wenn wir die Zukunft der Zeitarbeit gestalten wollen: herauszufinden, unter welchen Bedingungen und für welche Zwecke Zeitarbeit in Unternehmen eingesetzt wird und was ihre Nutzung fördert bzw. behindert. Um darauf eine Antwort zu haben, muss man zunächst die Verschiedenartigkeit der Zeitarbeit anerkennen. Im Anschluss daran muss man herausfinden, welchen Typ Zeitarbeit man in einem bestimmten Unternehmen vor sich hat, wovon dieser beeinflusst wird und was man anders oder besser machen kann. Es geht in diesem Beitrag also zuallererst darum, Motive der Zeitarbeitsnutzung herauszuarbeiten und zu untersuchen, wie sie zu verschiedenen Formen des Zeitarbeitseinsatzes in Unternehmen führen.
Automatische Bewertungssysteme für Programmieraufgaben (Grader) sind komplexe Softwaresysteme. Automatisch ausführbare Regressionstests können kostengünstig potenzielle Fehler im Grader aufdecken. Im vorliegenden Beitrag soll beschrieben werden, wie Musterlösungen als Eingabedaten für automatische Regressionstests fungieren können. Es geht also um die Vorstellung einer Lösung eines Software Engineering Problems für E-Learning-Systeme. Wir betrachten, welche Eigenschaften des ProFormA-Aufgabenformats für automatische Regressionstests genutzt werden können und schlagen Erweiterungen des Formats vor. Der Beitrag beschreibt die beispielhafte Implementierung eines automatischen Black Box Systemtests für den Autobewerter Graja und geht dabei u. a. auf die Gestaltung eines Record-Playback-Vorgehens, auf einen unscharfen Soll-Ist-Vergleich sowie auf die Frage der Lokalisierbarkeit von entdeckten Regressionen ein.
Wir führen schrittweise in den Einsatz einer Java-Bibliothek ein, um Variationspunkte und deren Wertemengen in automatisiert bewerteten Programmieraufgaben zu spezifizieren und als XML-Datei zu exportieren. Solche Variationspunkte kommen bei individualisierbaren Programmieraufgaben zum Einsatz, bei denen jede Studentin und jeder Student eine eigene Variante einer Programmieraufgabe erhält.
Der zukünftig steigende Bedarf an Bereitstellung von Regelenergie aus regenerativen Kraftwerken sowie sinkende EEG-Tarifstrukturen im Bereich Biogas führen zur Notwendigkeit einer Entwicklung alternativer Betriebs- und Vergütungsmodelle. Der vorliegende Beitrag skizziert ein wirtschaftliches Ausgleichssystem für virtuelle Biogas-Verbundkraftwerke. Es beschreibt, welche Kosten und Erlöse in virtuellen Biogas-Verbünden generiert werden, sofern diese teilautomatisiert und auf die regionale Netzstabilität fokussiert betrieben werden. Das wirtschaftliche Ausgleichssystem ist ein Teil des im Forschungsvorhaben VKV Netz zu entwickelnden Steuerungssystems für virtuelle Biogas-Verbundkraftwerke (http://vkvnetz.de).
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.
Der zunehmende Anteil erneuerbarer Energien an der Stromproduktion Deutschlands erfordert einen ebenso steigenden Anteil der erneuerbaren Energien an der Bereitstellung von Regelenergie zur Stabilisierung der Stromnetze. Durch die Möglichkeit der zeitlichen Entkopplung von Gas- und Stromproduktion ist insbesondere die Biogastechnologie für die Bereitstellung von Regelenergie geeignet. Der vorliegende Beitrag skizziert ein Steuerungssystem für virtuelle Biogas-Verbundkraftwerke, dessen Oberziel die Stabilisierung des Stromnetzes ist. Die Entwicklung des Systems erfolgt im Zuge des Forschungsprojekts VKV Netz und wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert.
Ein Schnittstellen-Datenmodell der Variabilität in automatisch bewerteten Programmieraufgaben
(2018)
Automatisch bewertete, variable Programmieraufgaben stellen besondere Schnittstellenanforderungen an Autobewerter (Grader) und Lernmanagementsysteme (LMS). Um Wiederverwendung von Aufgaben über Systemgrenzen hinweg zu begünstigen, schlagen wir vor, Aufgabenschablonen durch eine von allen beteiligten Systemen genutzte Middleware zu instanziieren und dabei Variabilitätsinformationen in einem Schnittstellen-Datenmodell zu transportieren. Wir stellen ein solches Datenmodell vor, welches für die Grader-unabhängige Kommunikation mit LMS ausgelegt ist und beispielhaft im Autobewerter Graja implementiert wurde. Zudem wird eine Dialogkomponente für die manuelle Werteauswahl vorgestellt, die auch bei großen Wertemengen effizient und Grader-unabhängig einsetzbar ist. Die Eignung des Dialogs und des Datenmodells wird anhand eines typischen Bewertungsszenarios diskutiert.
Dieser Beitrag ist im Rahmen des Forschungsschwerpunktes Herbar Digital an der Fachhochschule Hannover entstanden. Es wird ein neuartiges Geschäftsprozessmodell für die Generierung und Digitalisierung von Herbarbelegen vorgestellt, in das mittels eines Prozessmusters eine Fertigungssteuerungskomponente eingebettet ist. Dieser Ansatz ist ein Beitrag zur Entwicklung eines präzisen Prozesscontrollings, das Herbarien ermöglichen soll, die massenhafte Digitalisierung von Herbarbelegen effizient durchzuführen.