Objektive Bildqualitätsmessung in der Digitalforensik : MTF-basierte Quantifizierung der Bildqualität und erzielbarer Messgenauigkeit für forensische Bildanalysen

Bildgestützte digitalforensische Methoden wie der digital-anthropometrische Rigabgleich als forensisches biometrisches Verfahren erfordern die präzise und genaue Lokalisierung von Gelenkpunkten einer Zielperson in Überwachungsaufnahmen. Diese ist maßgeblich von der Bildqualität abhängig, deren Bewertung bislang durch subjektive Einschätzungen erfolgt. Quantitative, objektivierbare Kriterien für die forensische Verwertbarkeit von Bildmaterial fehlen dagegen. Diese Studie beschreibt einen systematischen Ansatz zur quantitativen Bildqualitätsbewertung mittels Modulation Transfer Functions (MTF), der die Kontrastübertragungsfähigkeit optischer Systeme in Abhängigkeit von der Ortsfrequenz misst. Anhand eines Experiments mit einer Sigma fp Kamera und 65mm f/2 Objektiv wurde die theoretische mit der praktischen Messgenauigkeit verglichen. MTF-Messungen bestimmten das Auflösungsvermögen bei verschiedenen Blendenstufen, wobei f/2.8 die höchste Abbildungsleistung zeigte. Die gradientenbasierte Kantenlokalisierung mittels Sobel-Operator ermöglichte eine präzise Punktbestimmung. Bei 108,6m Entfernung wurde eine zentimetergenaue Messung erreicht, während bei f/22 durch Beugungsunschärfe messbare Abweichungen auftraten. Das Verfahren quantifiziert fallspezifisch die benötigte Bildqualität und die erreichbare Messgenauigkeit in Abhängigkeit von Objektgröße, Kameradistanz und Aufnahmebedingungen. Es ersetzt subjektive Bewertungen durch objektive, nachvollziehbare Kriterien und stärkt damit die Gerichtsverwertbarkeit forensischer Bildanalysen. Die Methode erfordert zwar fallspezifische Messungen, bietet aber erstmals einen standardisierten Ablauf zur quantitativen Bildqualitätsbewertung in der forensischen Praxis

Modernisierung eines Prüfstands mit Kraft- und induktiver Wegsensorik durch ein flexibles und kostengünstiges Embedded-System

Im Rahmen der Digitalisierung und Modularisierung ingenieurwissenschaftlicher Lehrmittel wurde ein vorhandener Prüfstand zur Erfassung mechanischer Größen umfassend modernisiert. Das zentrale Ziel bestand in der Entwicklung einer zukunftssicheren, hardware- und betriebssystemunabhängigen Systemarchitektur, die den Betrieb unterschiedlicher Versuchsstände über eine einheitliche Mess- und Auswerteplattform ermöglicht. Dies reduziert den Betreuungs- und Wartungsaufwand und erhöht die Interoperabilität zwischen Experimentiersystemen. Der Prüfstand dient der experimentellen Analyse der elastischen Wellenverformung unter radialer Krafteinwirkung. Die Messdatenerfassung erfolgt mittels einer DMS-basierten Kraftmessdose und eines induktiven Wegaufnehmers. Die Signalaufbereitung umfasst einen HX711-AD-Wandler zur hochauflösenden Digitalisierung der Kraftmessung sowie eine analoge Trägerschaltung mit True-RMS-Wandler für das Wegsignal. Die zentrale Datenerfassung und -übertragung erfolgt über ein Embedded-Sy-tem vom Typ ESP32. Eine neu entwickelte Software, die sich durch Modularität und Erweiterbarkeit auszeichnet, ermöglicht die Visualisierung in Echtzeit sowie weiterführende Datenanalysen. Zudem lässt sie sich flexibel an unterschiedliche Lehr- und Forschungsanforderungen anpassen. Das resultierende System zeichnet sich durch hohe Messgenauigkeit, robuste Architektur und geringe Herstellungskosten aus und bietet ein praxisnahes Demonstrationsbeispiel für moderne sensorgestützte Messsysteme in der ingenieurwissenschaftlichen Ausbildung

Ein konzeptioneller Ansatz zur textbasierten Persönlichkeitsmodellierung für den Einsatz in der digitalen Forensik

Die digitale Forensik steht zunehmend vor der Herausforderung, relevante Kommunikationsteilnehmer:innen in großen, heterogenen Datensätzen effizient zu identifizieren. Besonders in Ermittlungsverfahren, die überwiegend auf digitalen Kommunikationsdaten basieren, wird dies zu einer zentralen Aufgabe. Ein wesentliches Problem besteht dabei in der Priorisierung und Identifizierung relevanter Akteur:innen über mehrere Asservate hinweg. Die digitale Persönlichkeitsmodellierung kann hierzu einen neuartigen Lösungsansatz bieten: Ist das Persönlichkeitsprofil einer verdächtigen Person bekannt oder modelliert, lässt sich daraus potenziell eine Priorisierungsstrategie ableiten. Dieses Konzeptpapier schlägt einen semantisch fundierten Ansatz vor, bei dem psychometrische Testaussagen aus etablierten Persönlichkeitsmodellen, wie etwa dem Five Factor Model, in kommunikative Szenarien überführt werden, um digitales Sprachverhalten im Sinne dieser Aussagen interpretierbar zu machen. Grundlage ist ein methodisches Design, das geeignete Sprachbeispiele in typisierten Kontextsituationen sammelt, annotiert und auswertbar macht. Ziel ist die Entwicklung eines Analysemodells, das aus beobachtetem Kommunikationsverhalten plausible Antworttendenzen auf standardisierte Persönlichkeitsskalen ableiten kann. Damit liefert das Konzept einen Beitrag zur digitalen Persönlichkeitsmodellierung und schafft eine methodische Brücke zwischen psychologischer Diagnostik und maschinell gestützter Textanalyse im forensischen Anwendungskontext

Künstliche Intelligenz im Studium der Sozialen Arbeit in Sachsen : Nutzungskontexte und Wissensquellen

Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung gewinnt der Umgang mit und die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) auch im Studium der Sozialen Arbeit zunehmend an Relevanz. Die vorliegende explorative Studie widmet sich den Fragen, für welche Zwecke Studierende KI-Anwendungen nutzen und aus welchen Quellen sie sich Wissen über den Einsatz dieser Technologien aneignen. Insgesamt beteiligten sich 208 Studierende der Sozialen Arbeit aus zwei verschiedenen sächsischen Hochschulen an der Erhebung. Die Befragung wurde im Frühjahr 2025 mithilfe eines standardisierten Onlinefragebogens durchgeführt und die Ergebnisse anschließend deskriptiv ausgewertet. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass Studierende KI aktiv aber nur punktuell in ihren Studienalltag integrieren. In Bezug auf die Nutzung zeigen sich klare Schwerpunkte: KI wird insbesondere zur Unterstützung beim Lesen und Verstehen von Texten, zur Literaturrecherche sowie beim Verfassen eigener Texte eingesetzt. Die Auswertung zeigt außerdem, dass das meiste Wissen über KI und deren Nutzung informell erworben wird und Studierende dabei derzeit weitgehend auf selbstorganisiertes Lernen zurückgreifen. Vor allem wurde der Austausch mit Kommiliton:innen (Peers) sowie eigenständige Online-Recherche benannt. Hochschulische oder formale Lernangebote spielen bislang eine untergeordnete Rolle. Angesichts der steigenden Relevanz digitaler Technologien gerade auch für die Berufspraxis der Sozialen Arbeit erscheint es geboten, gezielte didaktische Konzepte zur Förderung von KI-Kompetenz in der Hochschulbildung zu verankern

Generative KI als Assistenz: Nutzungsperspektiven und Reflexionen der NextGen-Wissenschaftler:inn ; Kompetente KI-Nutzung durch Peer-Learning in einem hochschulischen Qualifizierungsprogramm

Der Einsatz von Werkzeugen basierend auf generativer Künstlicher Intelligenz (genKI-Tools) hat sich seit ihrer breiten Verfügbarkeit rasant im Hochschulkontext etabliert. Während Studien häufig auf die Perspektive der Studierenden fokussieren, untersucht dieser Beitrag auf Basis qualitativer Fokusgruppeninterviews mit Promovierenden und Postdocs an einer Hochschule für angewandte Wissenschaften, wie sich genKI als Assistenz in Forschung, Lehre und Verwaltung etabliert. Im Mittelpunkt stehen Fragen nach Nutzungsmustern, Kompetenzerfordernissen und Herausforderungen im Umgang mit genKI-Tools in der Lehre. Die Ergebnisse zeigen, dass erfahrene Nutzer:innen bereits differenzierte Strategien zur Einbindung von KI in den Arbeitsalltag entwickelt haben. Diese kompetente Nutzung erfordert aber ein hohes Maß an kritischer Reflexion und fachlicher Expertise. Gleichzeitig wird deutlich, dass die Vermittlung eines reflektierten Assistenzverständnisses gegenüber Studierenden eine zentrale, aber noch ungelöste Herausforderung darstellt. Peer-Learning, insbesondere in Form KI-fokussierter Peer Group Sessions, erwies sich als relevantes Instrument zur gemeinschaftlichen Erprobung und kritischen Auseinandersetzung mit KI-Tools

Ökonomische Entwicklungspotenziale im Fußballstadion der Zukunft : zur Rolle von Zielgruppenstrategien, Digitalisierung und nachhaltigen Nutzungskonzepten

Dieser Artikel analysiert zentrale ökonomische Entwicklungsstrategien moderner Fußballstadien und zeigt auf, wie durch eine integrative Kombination aus Zielgruppenorientierung, Digitalisierung und nachhaltiger Mantelnutzung neue Ertragsquellen erschlossen werden können. Ziel des Beitrags ist es, zentrale ökonomische Erkenntnisse zur zukünftigen Ausrichtung von Stadioninfrastrukturen herauszuarbeiten und diese in den aktuellen fachlichen Diskurs einzuordnen. Die Grundlage dafür bildet eine qualitative Untersuchung. Im Verlauf der Studie wurden insgesamt 14 Expert:innen aus den Bereichen Digitalisierung, Architektur, Ökonomie, Ökologie sowie sozialer Verantwortung befragt. Für den vorliegenden Artikel wurden da-raus gezielt Befunde zum Themenfeld „Ökonomie“ abgeleitet und mithilfe einschlägiger Fachliteratur kontextualisiert. Die differenzierte Ansprache heterogener Besucher:innensegmente mittels Persona-Analysen bildet eine zentrale Grundlage für maßgeschneiderte Angebote. Digitalisierung dient dabei nicht nur der Effizienzsteigerung entlang der Customer Journey, sondern eröffnet innovative Umsatzpotenziale – etwa durch In-App-Bestellungen, Sitzplatzlieferung oder datengetriebenes Merchandising. Der Pro-Kopf-Umsatz wird als betriebswirtschaftliche Schlüsselkennzahl herausgestellt, deren Steigerung durch ein Zusammenspiel digitaler, gastronomischer und logistischer Maßnahmen erfolgt. Ergänzend dazu gewinnt die Nutzung des Stadions als ganzjährig bespielbare, multifunktionale Venue an Relevanz – etwa für Events, Arbeits-räume oder Freizeitangebote. Die Analyse zeigt: Die wirtschaftliche Zukunftsfähigkeit von Stadien hängt maßgeblich von ihrer Transformation zu vernetzten Erlebnis-, Wirtschafts- und Sozialräumen ab

Chancen & Herausforderungen von GenAI im Marketing

Generative künstliche Intelligenz (GenAI) gewinnt im Marketing stark an Bedeutung, da sie automatisierte Inhaltserstellung, Datenanalyse und personalisierte Erlebnisse für die Kundschaft ermöglicht. Der Artikel unter-sucht Chancen und Herausforderungen dieser Technologie im Marketing und strukturiert die Ergebnisse mit dem Technology-Organization-Environment Framework (TOE -Framework). Die Analyse zeigt, dass GenAI erhebliche Effizienzgewinne und Wettbewerbsvorteile eröffnet, gleichzeitig jedoch Risiken wie Fehleranfälligkeit, Datenschutzprobleme und Akzeptanzbarrieren mit sich bringt

Technische Lösungen für akademische Integrität: Potenziale und Grenzen des Safe Exam Browsers ; Sicherung fairer Prüfungsbedingungen durch Open-Source-Software

Der Beitrag untersucht die Rolle technischer Lösungen zur Sicherstellung akademischer Integrität in digitalen Prüfungsumgebungen, insbesondere angesichts wachsender Risiken durch den Missbrauch KI-basierter Anwendungen wie ChatGPT, mit einem Fokus auf den Safe Exam Browser. Ziel ist es, die Wirksamkeit des Safe Exam Browsers bei der Verhinderung von Täuschungsversuchen und der Förderung fairer Prüfungsbedingungen zu bewerten sowie dessen Grenzen und mögliche Lösungsansätze kritisch zu beleuchten. Dabei werden die Funktionen, Vorteile und Einsatzmöglichkeiten des Safe Exam Browsers analysiert und technische, ethische sowie pädagogische Herausforderungen reflektiert. Die Untersuchung berücksichtigt technische Merkmale, Anwendungsszenarien und empirische Erkenntnisse zu Täuschungsverhalten. Der Beitrag zeigt, dass der Safe Exam Browser durch seinen Kiosk-Modus, seine Kosteneffizienz und Datenschutzkonformität eine effektive Lösung für digitale Prüfungen darstellt, indem er den Zugriff auf externe Ressourcen wie Suchmaschinen und KI-Chatbots einschränkt. Dennoch können Täuschungsversuche nicht vollständig ausgeschlossen werden, und technische Maßnahmen allein reichen nicht aus, um eine umfassende Kultur der Integrität zu etablieren. Durch transparente Kommunikation, Simulationen und pädagogische Ansätze können diese Grenzen überwunden werden, um die Qualität und Glaubwürdigkeit digitaler Bildungsprozesse langfristig zu sichern

The Relevance of Cultural Intelligence in Our Modern World: Implications for Intercultural Education

In increasingly diverse classrooms shaped by migration and cultural complexity, Cultural Intelligence (CQ) has emerged as a vital competency for educators and learners. This paper examines CQ as both an individual capability and a pedagogical and institutional resource within intercultural education, drawing on Ang and Van Dyne’s fourdimensional model, Deardorff’s Process Model of Intercultural Competence, and Banks’ theory of multicultural education. Through case studies—including pre-service teacher training in Turkey, multilingual pedagogies in the Netherlands, curriculum integration in Singapore, bicultural frameworks in New Zealand, and virtual collabora-tion via COIL initiatives—the study illustrates how CQ supports teacher development, student engagement, and inclusive pedagogy. It also addresses challenges such as the individualization of intercultural work, measurement limitations, and the gap between personal competencies and systemic change. Policy debates in Germany regarding migrant-background student ratios underscore the need to embed CQ across educational systems, ensuring inclusion and responsiveness at both classroom and institutional levels

Metrology 4.0 and its central role in Industry 4.0

Metrology 4.0 embeds metrological methods into smart manufacturing environments, using connected devices, automated workflows, and streaming data analytics to inform production decisions. Its enabling technologies include networked sensors, machine learning and AI, digital twin models, and cloud-native services that underpin measurement workflows. The transition to digital metrology introduces new benefits—including real-time quality control, improved productivity, collaborative innovation, and reduced costs—while also presenting challenges related to data security, interoperability, and model transparency. Digital metrology’s maturation supports smart factory operations and could play an important role in the transition to Industry 5.0, which prioritizes collaboration and trust