Refine
Year of publication
- 2020 (12) (remove)
Document Type
- Bachelor Thesis (3)
- Book (3)
- Article (2)
- Master's Thesis (2)
- Working Paper (2)
Language
- German (12) (remove)
Has Fulltext
- yes (12)
Is part of the Bibliography
- no (12)
Keywords
- E-Learning (2)
- 5-Faktoren-Modell der Persönlichkeit (1)
- Abschlussarbeit (1)
- Air Quality Monitoring (1)
- Android <Systemplattform> (1)
- Arbeitsklima (1)
- Arbeitswelt (1)
- Benutzerfreundlichkeit (1)
- Berufsleben (1)
- Berufsziel (1)
- Berufszufriedenheit (1)
- Checkliste (1)
- Complex Event Processing (1)
- Computersicherheit (1)
- Crowdsensing (1)
- Datenbank (1)
- Datenbanksprache (1)
- Datenintegration (1)
- Datenmanagement (1)
- Datenmodell (1)
- Datenqualität (1)
- Digitale Fabrik (1)
- Digitalisierung (1)
- Einstellung (1)
- Endredaktion (1)
- Energiemanagement (1)
- Energy Harvesting (1)
- Erfolg (1)
- Evaluation (1)
- Evolutionärer Algorithmus (1)
- Fallstudie (1)
- Fehlererkennung (1)
- Fehlerverhütung (1)
- Fertigungsanlage (1)
- Genetische Programmierung (1)
- Gesundheitsinformationssystem (1)
- Graja (1)
- Industrie 4.0 (1)
- Industry 4.0 (1)
- Klein- und Mittelbetrieb (1)
- Kontraproduktivität (1)
- Kooperative Lernumgebung (1)
- Korruption (1)
- Luftqualität (1)
- Machine Learning (1)
- Maschinelles Lernen (1)
- Mikrocontroller (1)
- Monitoring (1)
- Online-Lehre (1)
- Onlineseminar (1)
- Organisation (1)
- Personalentwicklung (1)
- Polizei (1)
- Portabilität (1)
- Produktionsanlage (1)
- Programmsynthese (1)
- Psychologie (1)
- Qualitative Inhaltsanalyse (1)
- Raspberry Pi (1)
- React <Framework, Informatik> (1)
- Regressionstest (1)
- Schwarmintelligenz (1)
- Schöpfungshöhe (1)
- Selbstmanagement (1)
- Semantisches Datenmodell (1)
- Siddhi (1)
- Softwareentwicklung (1)
- Softwaretest (1)
- Stress (1)
- Studienarbeit (1)
- Subroutine (1)
- Unterprogramm (1)
- Urheberrecht (1)
- Videokonferenz (1)
- Virtuelle Produktentwicklung (1)
- Visual Analytics (1)
- Wirtschaftsinformatik (1)
- Wirtschaftskriminalität (1)
- Wissensbasiertes System (1)
- Wissensextraktion (1)
- Zeiteinteilung (1)
- Zeitmanagement (1)
- Zufriedenheit (1)
- bluetooth low energy (1)
- cross-platform (1)
- cross-plattform (1)
- flutter (1)
- iOS (1)
- react native (1)
- smart manufacturing (1)
- vermeidbare Fehler (1)
Institute
- Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik (12) (remove)
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.
Vor der Abgabe einer Studien- oder Abschlussarbeit ist dringend eine sorgfältige Überarbeitung in Form einer Endredaktion vorzunehmen, um eine gute Bewertung der Arbeit nicht zu gefährden. Dies ist einfach; denn das Vorgehen ist schlicht und wenig aufwändig. Daher wäre es besonders ärgerlich, einfache Fehler nicht zu beheben und dafür Abzüge bei der Bewertung der Arbeit hinzunehmen. Für eine Endredaktion wird hiermit eine Anleitung vorgelegt.
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.
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.
Die vergleichende Fallstudie untersucht die Auswirkungen des Einsatzes von Videokonferenzsoftware (VKS) in einer kooperativen Lernumgebung in einem Masterseminar der Hochschule Hannover im Studiengang Unternehmensentwicklung. Es wurden 13 problemzentrierte Interviews mit Teilnehmenden eines Online- und eines Präsenzkurses geführt. Die gewonnenen Daten aus den Interviewaussagen wurden unter Anwendung des an der Hochschule eingesetzten Evaluationsfragebogens auf Plausibilität geprüft. Es wurden acht Probanden aus dem Onlinekurs und fünf Probanden aus dem vorherigen Präsenzkurs befragt. Die Interviews wurden über eine qualitative Inhaltsanalyse ausgewertet. Die zentralen
Ergebnisse waren, dass das Teleteaching zwar funktioniert, die Onlinestudierenden aber eine niedrigere Aufmerksamkeit, eine gehemmte aktive Beteiligung, eine geringere Interaktion zwischen den Studierenden und eine erschwerte Interaktion in den Gruppenarbeiten wahrnehmen. Als größte Nachteile wurden die fehlenden persönlichen Kontakte und die niedrige Aufmerksamkeit identifiziert. Als größter Vorteil erwies sich die erhöhte Flexibilität durch den ersparten Anfahrtsweg. Ein für Teleteaching zentraler Erfolgsfaktor ist, dass die Kameras auch bei den Teilnehmenden angeschaltet sein sollten, damit die Aufmerksamkeit und die aktive Beteiligung gefördert werden. Zwölf der Probanden stuften den VKS-Einsatz als sinnvolle Ergänzung für Seminare ein. Präsenzseminare sind aber keinesfalls durch Onlineseminare zu ersetzen.
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.
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.