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Objective The study’s objective was to assess factors contributing to the use of smart devices by general practitioners (GPs) and patients in the health domain, while specifically addressing the situation in Germany, and to determine whether, and if so, how both groups differ in their perceptions of these technologies. Methods GPs and patients of resident practices in the Hannover region, Germany, were surveyed between April and June 2014. A total of 412 GPs in this region were invited by email to participate via an electronic survey, with 50 GPs actually doing so (response rate 12.1%). For surveying the patients, eight regional resident practices were visited by study personnel (once each). Every second patient arriving there (inclusion criteria: of age, fluent in German) was asked to take part (paper-based questionnaire). One hundred and seventy patients participated; 15 patients who did not give consent were excluded. Results The majority of the participating patients (68.2%, 116/170) and GPs (76%, 38/50) owned mobile devices. Of the patients, 49.9% (57/116) already made health-related use of mobile devices; 95% (36/38) of the participating GPs used them in a professional context. For patients, age (P < 0.001) and education (P < 0.001) were significant factors, but not gender (P > 0.99). For doctors, neither age (P = 0.73), professional experience (P > 0.99) nor gender (P = 0.19) influenced usage rates. For patients, the primary use case was obtaining health (service)-related information. For GPs, interprofessional communication and retrieving information were in the foreground. There was little app-related interaction between both groups. Conclusions GPs and patients use smart mobile devices to serve their specific interests. However, the full potentials of mobile technologies for health purposes are not yet being taken advantage of. Doctors as well as other care providers and the patients should work together on exploring and realising the potential benefits of the technology.

In der vorliegenden Bachelorarbeit wird thematisiert, wie Coding zu Zwecken der sich im Umbruch befindenden MINT-Bildung eingesetzt werden kann und welche Kompetenzen durch das Erlernen von Programmierfähigkeiten gefördert werden. Darüber hinaus wird ein Bezug zur Informatik als Herkunftswissenschaft des Coding hergestellt und die Relevanz einer frühzeitigen Aneignung von Programmierfähigkeiten in einer digitalen Gesellschaft beleuchtet. Eine Analyse der webbasierten Programmierplattformen Open Roberta Lab, Scratch, Sprite Lab von Code.org und TurtleCoder, die zur Vermittlung von Programmier-fähigkeiten bei Kindern genutzt werden können, gibt Aufschluss darüber, ob sich die benannten Programmierplattformen auch für den Einsatz in außerschulischen Bildungseinrichtungen, wie etwa öffentliche Bibliotheken, eignen.

Das schnelle Verarbeiten großer Datenmengen ist mittlerweile ein wesentlicher Bestandteil in vielen Wirtschaftszweigen, wie zum Beispiel der Finanz- und der Logistikbranche, und somit auch ein wichtiger Erfolgsindikator. Dabei ist es wichtig, dass eingehende Datenströme aus einer Vielzahl von verschiedenen Quellen (z.B. Sensoren oder Geschäftsprozessen) nicht auf langer Zeit persistiert, sondern schnellstmöglich analysiert und auf diese entsprechend reagiert wird. Diese Anforderung wird mithilfe der Softwaretechnologie Complex Event Processing (CEP) umgesetzt. Die eintreffenden Daten eines Datenstroms werden in CEP als Ereignisse bezeichnet, die eine Zustandsänderung des Systems repräsentieren. Eines der Hauptziele von CEP ist es, aus einfachen Ereignissen aggregierte, d.h. komplexe Ereignisse einer höheren Abstraktionsebene zu erzeugen, indem Berechnungen und Korrelationen mit anderen Ereignissen durchgeführt werden oder auch Muster in Ereignisströmen erkannt werden um beispielsweise Auffälligkeiten wie Kreditkartenbetrug aufzuspüren. Der Gebrauch von CEP erfordert entsprechende Komponenten, die auf Ereignisse reagieren und diese weiter behandeln. Als Kernkomponente werden in verteilten Systemen sogenannte CEP Engines eingesetzt, die Ereignismuster in den Datenströmen erkennen. CEP Engines nutzen dabei eine Ereignisanfragesprache, sodass der Benutzer eine Ereignisregel definiert, die permanent Ereignisse nach der festgelegten Bedingung auswertet. Im Laufe der letzten Jahre hat sich eine große Reihe an verfügbaren CEP Engines von unterschiedlichen großen Softwareherstellern wie Oracle, TIBCO, IBM oder SAP angesammelt, sodass die Entscheidung für eine passende CEP Engine für ein verteiltes System schwerfällt. In dieser Arbeit wird die Open-Source CEP Engine namens Siddhi vorgestellt, die als leichtgewichtige und leistungsstarke Engine mit zahlreichen Erweiterungen zur Verarbeitung von Ereignissen veröffentlicht wurde. Das Ziel der Arbeit war dabei, Siddhi auf potenzielle Fähigkeiten zu untersuchen und mithilfe von konzeptionellen sowie technischen Kriterien zu vergleichen und zu evaluieren. Um Siddhi anhand der aufgestellten Kriterien sinnvoll zu bewerten, wurde die etablierte CEP Engine Esper als direkter Vergleichskandidat herangezogen. Des Weiteren wurden beide CEP Engine mit einer selbst erdachten Fallstudie umgesetzt, die eine "Gesundheitsüberwachung" simulieren soll. Am Ende der Arbeit wurde die Bewertung des Vergleichs zwischen Siddhi und Esper tabellarisch zusammengefasst und eine anschließende Beurteilung mithilfe des resultierenden Ergebnis formuliert, wann die Verwendung der CEP Engine Siddhi für empfehlenswert erscheint.

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.