Bachelor Thesis
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This research focuses on the fundamental ideas and underlying principles of E-Learning technology, as well as theoretical considerations for an optimal learning environment. This theoretical exploration was then used as a basis for the design and construction of a new, interactive Web-Based ESH-Training. The quality and effectiveness of this new course was then compared with that of the existing analog PDF-Training via a test with a diverse sample of employee learners. Learners were later surveyed to ascertain their views on both trainings in terms of the quality of the content, facilitator, resources, and length. Results clearly showed that regardless of demographic factors, most employee learners preferred the new, Web-Based ESH-Training to the analog PDF-Training.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es Empfehlungen für eine Neukonzeption zur Förderung von Informationskompetenzen an Spezialbibliotheken mit der Hauptzielgruppe Wissenschaftler*innen am Beispiel der Forschungsbibliothek des Leibniz-Institut für Bildungsmedien | Georg-Eckert-Instituts (GEI) unter Berücksichtigung der Wissenskulturen zu formulieren.
Es wird festgestellt, dass die lebenslange Weiterbildung der Informationskompetenz bei Wissenschaftler*innen unabdingbar ist und im Einklang mit der Steigerung der Forschungsproduktivität steht. Trotz dieser Erkenntnisse gibt es in der Fachliteratur bisher kaum nennenswerte Konzepte zur Förderung der Informationskompetenz der Forschenden in Spezialbibliotheken. Mit Hilfe der wissenskulturellen Analyse, basierend auf den Ansätzen der KIBA-Gruppe zu Informationsdidaktik und der Wissenskulturen von Karin Knorr-Cetina, wird ein Interview-Leitfaden entwickelt, mit Hilfe dessen bei 10 Mitarbeitenden des GEI eine Analyse der Wissenskultur und der Bedürfnisse durchgeführt wird. Die Ergebnisse zeigen, dass für die Förderung von Informationskompetenz ein ganzheitliches Konzept benötigt wird, welches sich nicht nur ausschließlich auf reine Schulungen beschränkt. Es sind verschiedene Formate notwendig, um die individuellen Bedürfnisse der Forschenden abzudecken. Besonders virtuelle Angebote sollen integriert werden. Die Ergebnisse lassen sich allerdings nicht auf andere Spezialbibliotheken deckungsgleich übertragen. Die wissenskulturelle Analyse kann jedoch als Grundlage angewendet werden, um auch in anderen Spezialbibliotheken ein neues Konzept zur Förderung der Informationskompetenz bei Wissenschaftler*innen zu entwickeln.
Daten sind für jedes Unternehmen die treibende Kraft und die konsistenteste Quelle für qualifizierte Entscheidungsprozesse. Für die optimale Nutzung der vorliegenden Daten über alle Geschäftsbereiche hinweg wird das Datenmanagement benötigt, jedoch bringt dessen Einführung große Herausforderungen mit sich. Wird es nicht eingeführt bzw. umgesetzt hat dies Folgen für das Unternehmen wie z. B. Wettbewerbsnachteile und hohe Kosten. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es von Datenmanagement, den Nutzen aufzuzeigen, die Herausforderungen zu identifizieren und Lösungsansätze zu untersuchen bzw. eigene zu entwickeln. Das Ergebnis ist eine Untersuchung und ein Vergleich des Nutzens, der Herausforderungen sowie der Lösungsansätze im Datenmanagement, zwischen Literatur und einem Anwendungsfall.
The purpose of this research is to explore results that are measured by social enterprises (= SEs) according to their mission and vision. Four SEs are examined for this reason. The status quo of aligned measurements was captured by conducting seven semi-structured interviews with persons from the middle and top management of the considered SEs. A conceptual framework, which categorizes output, outcome and impact measurements, is used as the basis for a structured content analysis. The findings imply that SEs’ measurements are not sufficiently aligned with their mission and vision. Outputs are measured by all considered SEs. However, they fail to measure outcomes with all its sublevels. Especially, measuring mindset change and behavior change outcomes are neglected by the examined SEs. That can lead to adjustments, where SEs only create more outputs but fail to create more outcomes and impact. Furthermore, neglecting outcome measurements makes existing but mostly unsystematic impact measurements invalid, since outputs, outcomes and impact build on each other. The research presented here provides one of the first investigations into the alignment of measurements with mission and vision in the context of SEs. Ultimately, the findings question SEs current measurements and aim to open further perspectives on improving the performance of SEs.
Barrierefreiheit spielt eine wichtige Rolle für die Inklusion und Teilhabe von Menschen mit Behinderungen an der Gesellschaft. Mit dem Beschluss des Barrierefreiheitsstärkungsgesetzes soll ihnen ein gleichberechtigter Zugang zu bestimmten digitalen Diensten ermöglicht werden. Diese Arbeit befasst sich speziell mit den Anforderungen an die Barrierefreiheit in mobilen Anwendungen. Auf Grundlage der Web Content Accessibility Guidelines wird in dieser theoretischen Arbeit erläutert, wie eine App konzipiert und gestaltet werden muss, um barrierefrei zu sein. Das Ziel ist darzulegen, wie die verschiedenen Barrieren, die die Zugänglichkeit und Nutzbarkeit von mobilen Anwendungen für Menschen mit unterschiedlichen Arten von Behinderungen einschränken, vermieden oder beseitigt werden können. Dafür wird anhand konkreter Beispiele aufgezeigt, welche Barrieren im Zusammenhang mit verschiedenen Behinderungen die größten Schwierigkeiten bei der Bedienung auslösen. Aus der Betrachtung der international anerkannten Zugänglichkeitsrichtlinien geht hervor, dass zur Behebung dieser Probleme die Wahrnehmbarkeit, Bedienbarkeit, Verständlichkeit und Robustheit gewährleistet sein müssen, welche auch in Apps die Grundlage für Barrierefreiheit darstellen. Auf Basis dieser vier Prinzipien werden die Besonderheiten von Barrierefreiheit in mobilen Anwendungen und ihre typischen Probleme beschrieben, woraufhin Maßnahmen und Lösungen für mehr Accessibility in Apps herausgearbeitet werden. Zudem wird erläutert, ob und wie Kontrollen durchgeführt werden können, damit in Zukunft die Barrierefreiheit garantiert werden kann.
An der Hochschule Hannover wird das Lern-Management-System Moodle eingesetzt. Für die dort verfügbare Quizfunktion wurde der neue Fragetyp MooPT (Moodle Programming Task) von der Abteilung Informatik der Fakultät IV entwickelt. Einem solchen Quiz muss immer ein Frageverhalten zugewiesen werden. Die Frageverhalten, welche Moodle standardmäßig anbietet, sind nicht mit dem MooPT-Fragetypen kompatibel. Aus diesem Grund müssen diese angepasst werden. Dies wurde bereits für zwei der acht Standard-Frageverhalten von der Abteilung Informatik durchgeführt.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung der restlichen Verhalten für den MooPT-Fragetypen. Dabei wird die Moodle-Quiz-Komponente und der MooPT-Fragetyp mit seinen Frageverhalten analysiert. Anschließen wird auf Basis dieser Analyse die Entwicklung der restlichen Frageverhalten erläutert.
Der Quellcode der Moodle-Plattform ist in PHP geschrieben und somit auch der des MooPT-Fragetypen und der der Frageverhalten. Auf GitHub stehen die Implementierungen der entwickelten Frageverhalten unter der GPL-Lizenz zur Verfügung:
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_adaptivemoopt
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_adaptivemooptnopenalty
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_deferredmooptcbm
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_immediatemooptcbm
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_interactivemoopt
Im ländlichen Raum können Mobilitätsbedarfe schwer über den öffentlichen Personennahverkehr gedeckt werden. Wie diese Bedarfslücke über den Einsatz kombinierter Transportkonzepte von Personen und Gütern reduziert werden kann, wird prototypisch über eine agentenbasierte Simulationsanwendung in der Simulationssoftware AnyLogic untersucht. Reale Mobilitätsdaten werden dabei jedoch nicht berücksichtigt.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Verbesserung der Datengrundlage des Prototypen mit Hilfe von Machine Learning. Unter Verwendung des Forschungsansatzes Design Science Research wurden ML-Modelle entlang des CRISP-DM Frameworks entwickelt. Diese verarbeiten die zur Verfügung stehenden Mobilitätsdaten und können nach deren Integration in den Prototypen zur Parametrierung genutzt werden. Im Zuge der Arbeit werden dazu geeignete Parameter identifiziert, die Mobilitätsdaten beschafft und umfangreich für das Modelltraining in H2O Driverless AI transformiert. Das beste ML-Modell wird in den Prototypen integriert und es werden notwendige Anpassungen vorgenommen, um die Parametrierung zu ermöglichen. Die anschließende Evaluation der Simulationsanwendung zeigt eine datenbasierte und realitätsgetreuere Simulation des simultanen und kombinierten Transports von Personen und Gütern.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Erlebnisqualität auf Open-Air-Tanzveranstaltungen unter Pandemiebedingungen. Um zu erforschen, welche Faktoren die Erwartungen der Teilnehmer:Innen von Events unter Pandemiebedingungen übertreffen und somit Begeisterung hervorrufen, wurden Befragungen mit Besucher:Innen des Modellprojekts "Back to dance" durchgeführt.
Die Critical Incident Technik stellt den qualitativen Teil der Untersuchung dar, welche mit einer quantitativen Forschung unter Anwendung der Kano-Befragung kombiniert wird. Die Ergebnisse einer Forschungsgruppe der Leibniz-Universität Hannover, die ebenfalls Besucher:Innen derselben Veranstaltung befragte, ergänzen die Analyse.
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde zunächst eine tiefgründige Literaturrecherche zu den Kernthemen Clubkultur, Dienstleistungs- und Erlebnisqualität sowie den angewendeten Methoden betrieben.
Insgesamt wird aus den Untersuchungen deutlich, dass - nach langer Zeit der Abstinenz - schon allein die Möglichkeit, an einer Veranstaltung teilzunehmen, zu großer Zufriedenheit führt. Daher zeigen die Besucher:Innen bezüglich einschränkender Regelungen wie dem Tragen einer Mund-Nasen-Bedeckung, veränderter Veranstaltungszeit oder fehlendem Alkoholausschank eine hohe Kompromissbereitschaft.
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.
Recent developments in the field of deep learning have shown promising advances for a wide range of historically difficult computer vision problems. Using advanced deep learning techniques, researchers manage to perform high-quality single-image super-resolution, i.e., increasing the resolution of a given image without major losses in image quality, usually encountered when using traditional approaches such as standard interpolation. This thesis examines the process of deep learning super-resolution using convolutional neural networks and investigates whether the same deep learning models can be used to increase OCR results for low-quality text images.