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Automatisiert bewertbare Programmieraufgaben dienen Studierenden zum Einüben von Programmierfertigkeiten. Die Verfügbarkeit von mehreren verschiedenen Aufgaben, die denselben Stoff abdecken, ist für verschiedene Zwecke hilfreich. Eine Programmieraufgabe lässt sich durch Einführung von Variationspunkten variabel gestalten. Die hierbei entstehende Aufgabenschablone ist Ausgangsbasis der sogenannten Materialisierung, der automatischen Generierung konkreter Aufgaben. Der vorliegende Beitrag stellt ein Datenmodell mit dem Ziel vor, sowohl die Auswahl von Variationspunktwerten als auch die automatische Materialisierung auf verschiedenen Systemen in verschiedenen Programmiersprachen zu unterstützen. Das vorgeschlagene Datenformat ermöglicht Lernmanagementsystemen die Unterstützung variabler Programmieraufgaben bei gleichzeitiger Unkenntnis des eingesetzten Autobewerters.
Automatisiert bewertbare Programmieraufgaben definieren Tests, die auf Einreichungen angewendet werden. Da Testergebnisse nicht mit Bewertungsergebnissen gleichzusetzen sind, schlagen wir ein Beschreibungsformat vor, das Testergebnisse auf Bewertungsergebnisse abbildet. Lehrkräfte können die Abbildungsvorschrift an ihren Lehrkontext anpassen. Der Vorschlag ist unabhängig von den beteiligten Autobewertern, von den eingesetzten Benutzungsschnittstellen und von der zu lernenden Programmiersprache einsetzbar. Das Format basiert auf verschachtelten Bewertungskategorien, welche um ein Nullifikationen-Konzept ergänzt werden. Letzteres sucht einen Ausgleich im Spannungsfeld zwischen einem für Studierende einfach verständlichen Bewertungsergebnis und den Eigenarten der eigentlich nicht für Bewertungszwecke erfundenen, nichtsdestotrotz regelmäßig und sinnvollerweise für Bewertungszwecke eingesetzten Softwarewerkzeuge.
Automatisierte Steuerung von virtuellen Biogas-Kraftwerksverbünden für den netzorientierten Betrieb
(2019)
Das Steuerungssystem VKV Netz ermöglicht den auf die Erbringung regionaler Systemdienstleistungen ausgerichteten Betrieb virtueller Biogas-Kraftwerksverbünde. Damit leistet es sowohl einen Beitrag zum zukünftig gesteigerten Bedarf an Regelenergie durch regenerative Kraftwerke als es auch alternative, zukunftsfähige Erlöspotenziale für die zumeist landwirtschaftlichen bzw. landwirtschaftsnahen Biogas-Anlagenbetreiber abseits des EEG aufzeigt. Das Steuerungssystem wurde im Rahmen des BMWi-Verbundforschungsvorhabens VKV Netz (Förderkennzeichen 0325943A) durch die Hochschule Hannover, die SLT-Technologies GmbH & Co. KG sowie die Überlandwerk Leinetal GmbH in Kooperation mit assoziierten Biogasanlagen im Zeitraum 01.01.2016 bis 31.12.2018 entwickelt und pilotiert.
Automatisiert bewertbare Programmieraufgaben definieren Tests, die auf Einreichungen angewendet werden. Da Testergebnisse nicht mit Bewertungsergebnissen gleichzusetzen sind, schlagen wir ein Beschreibungsformat vor, das Testergebnisse auf Bewertungsergebnisse abbildet. Lehrkräfte können die Abbildungsvorschrift an ihren Lehrkontext anpassen. Der Vorschlag ist unabhängig von den beteiligten Autobewertern, von den eingesetzten Benutzungsschnittstellen und von der zu lernenden Programmiersprache einsetzbar. Das Format basiert auf verschachtelten Bewertungskategorien, welche um ein Nullifikationen-Konzept ergänzt werden.
Der Autobewerter Graja, der in der Lehre zum Bewerten studentischer Java-Programme verwendet wird, stellt ein komplexes Softwaresystem dar. Aufgrund einer kaum vorhandenen Testabdeckung durch Modul- und Integrationstests, ist die Gewährleistung der fehlerfreien Funktionalität in Hinsicht auf die Weiterentwicklung nicht garantiert. Da sich Graja auf das ProFormA-Aufgabenformat stützt, stellt sich die Frage, inwiefern sich die im ProFormA-Aufgabenformat vorausgesetzten Musterlösungen, für einen automatisierten Regressionstestmechanismus eignen.
Das Ziel dieser Forschung ist es ein Konzept, für einen solchen Regressionstestmechanismus zu erstellen und mithilfe einer Referenzimplementierung als Graja-Erweiterung in die Praxis umzusetzen. Der daraus entstandene Mechanismus operiert durch Verhaltensaufzeichnung und Verhaltensabgleich und konvertiert so das in Graja beobachtete Bewertungsverhalten einer Musterlösung in einen Testfall. In der Testphase findet anschließend ein Abgleich des Soll-Verhaltens eines Testfalls und des beobachteten Ist-Verhaltens einer Musterlösung statt. Die Differenzen dieses Abgleichs sind als potenzielle Regressionen zu behandeln, da diese eine semantische Änderung des Bewertungsergebnisses darstellen.
Um diesen Verhaltensabgleich robust und mit möglichst wenigen Fehlalarme zu realisieren, wurden die in Graja verwendeten Datenmodelle auf Eignung bezüglich einer Verhaltensaufzeichnung untersucht. Außerdem fand eine Datenaufzeichnung mit einer Teilmenge der Musterlösungen statt. Nachfolgend wurde eine Analyse dieser Rohdaten, mit dem Ziel potenzielles Rauschen innerhalb der Aufzeichnungen zu detektieren, durchgeführt. So konnte letztendlich eine Strategie für eine Rauschunterdrückung innerhalb der Verhaltensaufzeichnung entwickelt werden.
Abschließend wurde ein Datenmodell entwickelt, das erlaubt, die durch den Verhaltensabgleich detektierten Regressionen verständlich und lokalisierbar darzustellen. Der durch diese Arbeit entstandene automatisierte Regressionstestmechanismus stellt somit eine Grundlage für die Gewährleistung der korrekten Bewertungsfunktionalität innerhalb des Graja-Entwicklungsprozesses dar. Durch das Detektieren von Regressionen mithilfe der Musterlösungen, lassen sich nun Änderungen an Graja gewissenhaft in eine Produktionsumgebung übernehmen.
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.
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.
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.
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.
Untersuchungen zu Berufen der Wirtschaftsinformatik bleiben weiterhin
interessant, wenn sie helfen können, dem mittlerweile länger anhaltenden
IT-Fachkräftemangel entgegenzuwirken. Eine Untersuchung der Hochschule
Hannover zu Wirtschaftsinformatikern/-informatikerinnen in den ersten zehn Jahren im Beruf zeigt deren berufliche Ziele und die berufliche Zufriedenheit, die sie erlangen. Deutlich wird, dass Frauen und Männer das Arbeitsklima und die Arbeitsbedingungen sehr unterschiedlich wahrnehmen und daher auch unterschiedlich zufrieden sind. Dabei bemängeln Frauen vor allem Merkmale, die mit „fehlender Fairness“ zu beschreiben sind.