L’immagine nel contratto: uno studio filosofico-giuridico delle rappresentazioni grafiche nei documenti contrattuali.

This PhD thesis aims to investigate a 'new' phenomenon in the panorama of modern law: the use of the image within the legal document and, in particular, within the contract. The theoretical core of this doctoral thesis is represented by three fundamental questions: (i) Can an image be a contract? (ii) Can there be images in the contract? (iii) What functions can the images perform in the contract? The thesis will develop from these three questions. I will answer the first question by proposing a specific example in which the image is identified with the contract: this is the so-called Comic Contract. I will answer the second question by offering the following - potential - examples: (i) an example of an image in the contract: the Creative Commons licenses; (ii) an example of an image regarding a contract: contracts concerning assets to be identified; (iii) an example image for the contract: the contract and the processing of personal data. Finally, I will answer the third question in chapter 3. and in the relevant sub-paragraphs, where specific functions that the image performs or could perform under a contract will be investigated. What I intend to investigate is whether, under a contract, the image or, more generally, the design can perform specific functions. In particular, four functions ascribable to the image in the context of a contract will be identified: (i) preventive function of the dispute, as part of a proactive approach to the law; (ii) simplifying function of language; the image eliminates or diminishes the vagueness and ambiguity of the linguistic formulation of the normative-contractual provision. (iii) supplementary function of the contractual will; (iv) information function

Entwicklung eines intelligenten kognitiven Assistenzsystems für dynamische Produktionsumgebungen - am Beispiel eines Assistenzsystems zur Unterstützung von Mitarbeitern in der Nacharbeit

Kognitive Assistenzsysteme in der Produktion unterstützen Mitarbeiter bei der Bewältigung manueller Tätigkeiten. Im laufenden (Montage-)Prozess versorgen sie den Mitarbeiter mit Informationen zur auszuführenden Tätigkeit. Fortschrittlichere Assistenzsysteme überprüfen zugleich den Prozess und melden etwaige Fehler zurück. Herkömmliche Kognitive Assistenzsysteme eignen sich für lineare Prozessabfolgen, wie sie bspw. in der Linienmontage vorzufinden sind. In Produktionsbereichen, wo Prozesse von unterschiedlichen Einflussfaktoren abhängig sind, eignen sich bisherige Assistenzsysteme kaum. In dieser Arbeit wird die Entwicklung eines Kognitiven Assistenzsystems für den Einsatz in dynamischen Produktionsbereichen am Beispiel der Nacharbeit beschrieben. Grundlage hierfür ist eine Graphenstruktur, die den Produktfortschritt abbildet. Diese wird mit unterschiedlichen Prozessdaten angereichert und erlaubt die Generierung einer Prozessliste mit variablem Ziel. Diese Liste steht in digitaler Form zur Verfügung und steuert das Kognitive Assistenzsystem an. Zudem werden am Assistenzsystem Daten aufgenommen. Diese ermöglichen den Rückschluss auf die Vertrautheit einer Person mit bestimmten Montageprozessen. Diese Information wird genutzt, um Aufträge den Mitarbeitern derart zuzuweisen, dass Auftragsbestände besser reduziert werden. Hierzu werden Metaheuristiken genutzt, da auch eine Vielzahl von Kombinationsmöglichkeiten (Auftrag an Mitarbeiter) zu berücksichtigen ist.Cognitive Assistance Systems used in production provide operators with valuable in-formation about the assembly process to assist in decision-making. Some systems can even check processes and give feedback in case of any errors. Commonly available assistance systems work well in sequentially organized processes like those of an as-sembly line. However, they are barely able to operate in more dynamic environments such as rework areas, where the processes depend on numerous factors. This work aims to describe a Cognitive Assistance System suitable for use in these dynamic pro-duction environments. A graph structure poses as the backbone for this Cognitive As-sistance System as it represents the production stream. This graph structure is then enriched with process-related data and is able to generate a digital process list that serves as the program for the Cognitive Assistance System. The data collected by the system is used to determine the operator’s familiarity with the task to be performed. The information is then used to assign a suitable rework job to the operator in order to reduce the amount of pending rework jobs. Meta-heuristics help to handle the huge number of combinations (job-to-operator) that this system would generate

Interaction Design Patterns und CSCL-Scripts für Videolernumgebungen

In den letzten Jahren haben Lernvideos im Bereich des informellen und formellen Lernens an Bedeutung gewonnen. Inwieweit Lernende bei der Nutzung von Videos unterstützt werden und Lehrende didaktische Szenarien umsetzen können, hängt jedoch von der eingesetzten Videolernumgebung ab. Es ist Anliegen der vorliegende Arbeit, Prinzipien des User Interface Designs sowie Komponenten und Mechanismen videobasierter Lehr-Lern-Szenarien in Bezug auf Videolernumgebungen zu identifizieren, zu beschreiben und technisch zu realisieren. Das Ziel besteht darin, Gestaltungsprinzipien in Form von Interaction Design Patterns zu erarbeiten und computergestützte videobasierte Lehr-Lern-Szenarien mit Hilfe von CSCL-Scripts durch eine geeignete Spezifikation und Formalisierung zu realisieren. Für die Erarbeitung der Interaction Design Patterns wurden 121 Videolernumgebungen hinsichtlich 50 Kategorien in einer Inhaltsanalyse empirisch untersucht und dokumentiert. Unter Berücksichtigung ähnlicher Patterns aus thematisch verwandten Pattern Languages und den Erfahrungen aus der Implementierung und dem Einsatz von Videolernumgebungen entstanden 45 Interaction Design Patterns für verbreitete Lösungen für wiederkehrende Probleme bei der Gestaltung und Entwicklung von Videolernumgebungen. Diese Patterns wurden auf Pattern Konferenzen diskutiert und im Anschluss evaluiert sowie bei der Konzeption, Entwicklung und Bewertung mehrerer Videolernumgebungen angewendet. Zudem wurde das Software Framework VI-TWO vorgestellt, mit dem sich fast alle Patterns auf einfache Weise in Web-Anwendungen realisieren lassen. Zur Spezifikation videobasierter CSCL-Scripts wurden existierende videobasierte und nicht videobasierte Scripts analysiert. Im Ergebnis unterschieden sich videobasierte CSCL-Scripts von allgemeinen CSCL-Scripts vor allem hinsichtlich der mit dem Video verknüpften oder darin verankerten Aufgaben und Aktivitäten. Videos werden dabei nicht als monolithische Einheiten, sondern als zeitkontinuierliche Medien betrachtet, in denen weitere Informationen zeitgenau verankert und Lernaktivitäten stattfinden können. Außerdem ließen sich drei Typen videobasierter CSCL-Scripts identifizieren: (1) Scripts zur Analyse und Diskussion von Videoinhalten, (2) Peer Annotation Scripts einschließlich dem Peer Assessment und (3) Jigsaw-Scripts, die das problembasierte Lernen mit Hilfe von Videos ermöglichen. Unabhängig davon variiert die Komplexität der Scripts auf drei Stufen: (1) sofern voneinander abgegrenzte zeitliche Phasen von Lernaktivitäten bestehen, (2) wenn darüber hinaus die Teilnehmer innerhalb von Gruppen Aufgaben bearbeiten (intra-group) und (3) falls außerdem Aufgaben auch gruppenübergreifend bearbeitet werden (inter-group). Auf Grundlage der Spezifikation konnte ein Datenmodell und ein Modell für die nutzerseitige Modellierung von Scripts verschiedener Komplexitätsstufen sowie Typen entwickelt und in dem CSCL-System VI-LAB realisiert werden. Diese Arbeit leistet in zweifacher Hinsicht einen Beitrag zur Forschung im Bereich E-Learning. Zum einen beschreiben die Interaction Design Patterns wiederkehrende User Interface Lösungen und stellen somit ein Hilfsmittel für Designer, Software Entwickler und Lehrende bei der Gestaltung und Implementierung von Videolernumgebungen dar. Zum anderen wurden durch die Spezifikation und softwareseitige Umsetzung videobasierter CSCL-Scripts Voraussetzungen geschaffen, die den praktischen Einsatz und die weitere Untersuchung des kollaborativen Lernens mit Videos ermöglichen.:1 Einführung 19 1.1 Motivation 19 1.2 Herausforderungen und Forschungsfragen 20 1.2.1 Interaction Design Patterns 20 1.2.2 Videobasierte CSCL-Scripts 22 1.3 Kapitelübersicht und Forschungsmethoden 25 1.3.1 Kapitelübersicht 25 1.3.2 Forschungsmethoden je Kapitel 27 2 Lernen mit Videos 29 2.1 Terminologie, Einsatzfelder und Potentiale von Lernvideos 30 2.1.1 Begriffsbestimmung 30 2.1.2 Einsatzfelder und Szenarien für das Lernen mit Videos 32 2.1.3 Potentiale des Medium Video 34 2.2 Videos im Kontext kognitiver Lerntheorien 36 2.2.1 Theorie der kognitiven Last 36 2.2.2 Kognitive Theorie des Lernens mit Multimedia 38 2.3 Interaktivität audiovisueller Lernmedien 44 2.4 Lernformen 48 2.4.1 Rezeptives Lernen 49 2.4.2 Selbstgesteuertes Lernen 50 2.4.3 Kollaboratives Lernen 52 2.5 Zusammenfassung 56 3 Videolernumgebungen und Hypervideos 59 3.1 Terminologie und Modelle 60 3.1.1 Videolernumgebung 60 3.1.2 Terminologie: Video, Hypervideo und interaktives Video 62 3.1.3 Spezifikationen für Hypervideo-Dokumente 65 3.1.4 Modelle des zeitlichen Layouts 66 3.2 Human Video Interface 69 3.2.1 Gestaltungsraum von Hypervideos 70 3.2.2 Usability-Herausforderungen von Human Video Interfaces 74 3.3 Technische Herausforderungen 76 3.3.1 Download und Cache-Management / Echte Nicht-Linearität 77 3.3.2 Synchronisierung von Video und Annotationen 78 3.3.3 Adressierung und Abruf von Medienfragmenten 78 3.3.4 Deklarative Ansätze der Repräsentation von Multimedia 80 3.4 Produktion und Integration in Lernumgebungen 81 3.4.1 Produktion: Vorgehensweisen und Paradigmen 82 3.4.2 Integration in Lernumgebungen und Zusammenspiel mit Diensten im WWW 85 3.5 Zusammenfassung 87 4 Interaction Design Patterns für Videolernumgebungen 91 4.1 Einführung in Design Patterns 92 4.1.1 Design Patterns 95 4.1.2 Mustersprache 101 4.1.3 Verwandte Ansätze im Interaction Design 104 4.1.4 Verwandte Pattern Languages 106 4.2 Systematische Elaboration von Design Patterns 109 4.2.1 Stand der Forschung bzgldem Pattern Mining 110 4.2.2 Inhaltsanalyse von Videolernumgebungen 112 4.2.3 Analyse und Integration ähnlicher Muster bzwMustersprachen 128 4.2.4 Verfassen sowie Revision und Evaluation der Muster 130 4.2.5 Konstruktion der Pattern Language 135 4.3 Pattern Language für Videolernumgebungen 140 4.3.1 Struktur der Pattern Language 140 4.3.2 Angrenzende Mustersprachen 144 4.3.3 Repräsentation in einer Wissensbasis 145 4.3.4 Anwendungs- und Einsatzszenarien 148 4.3.5 Exemplarische Interaction Design Patterns 151 4.4 Zusammenfassung 168 5 Videobasierte CSCL-Scripts 171 5.1 Einführung 172 5.1.1 Hintergrund zu Scripts und CSCL-Scripts 172 5.1.2 Definition videobasierter CSCL-Scripts 175 5.1.3 Mehrwert und Potentiale 177 5.1.4 Typisierung videobasierter CSCL-Scripts 178 5.2 Spezifikation videobasierter CSCL-Scripts 184 5.2.1 Script-Komponenten 185 5.2.2 Script-Mechanismen 194 5.3 Modellierung von CSCL-Scripts 197 5.3.1 Komplexitätslevel 200 5.3.2 Verwandte Systeme und Ansätze zur Modellierung von Scripts 201 5.3.3 Konzept für eine formale Repräsentation 206 5.3.4 Konzept zur Modellierung im User Interface 209 5.4 Zusammenfassung 212 6 Realisierung von Patterns und Scripts 215 6.1 VI-TWO: JavaScript Framework für interaktive Videos 216 6.1.1 Anforderungen 217 6.1.2 Verwandte Arbeiten 219 6.1.3 Architektur von VI-TWO 222 6.1.4 Videoplayer 224 6.1.5 Videoannotationen 225 6.1.6 Makrointeraktivität in Kollektionen von Videos 229 6.1.7 Autorenwerkzeuge 232 6.2 VI-LAB: CSCL-System für videobasierte CSCL-Scripts 235 6.2.1 Anforderungen 236 6.2.2 Architektur von VI-LAB 238 6.2.3 Modellierung videobasierter CSCL-Scripts 241 6.2.4 Monitoring 244 6.3 Anwendungsbeispiele für VI-TWO und VI-LAB 246 6.3.1 Vi-Wiki 246 6.3.2 IWRM education 247 6.3.3 VI-LAB (Version 1) auf Basis von Wordpress 247 6.3.4 VI-LAB (Version 2) auf Basis von node.js 248 6.3.5 Theresienstadt explained 249 6.4 Zusammenfassung 252 7 Schlussbetrachtung 255 7.1 Beitrag der Arbeit zur Forschung 255 7.2 Kritische Würdigung 256 7.3 Ausblick 25