Big Data Analytics für die effiziente Aktivitätserkennung und -vorhersage in Assistenzsystemen

In dieser Arbeit wird untersucht, inwiefern parallele relationale Datenbanksysteme für Methoden der Aktivitätserkennung und -vorhersage in Assistenzsystemen gewinnbringend eingesetzt werden können. Der Fokus liegt hierbei auf der effizienten und skalierbaren Umsetzung und Komposition von Basisoperatoren der linearen Algebra. Dies ermöglicht neben der Umsetzung zugehöriger Machine-Learning-Verfahren die Einbeziehung zahlreicher weiterer Methoden des wissenschaftlichen Rechnens. Für die potenzielle Umsetzung solcher werden daher zahlreiche Aspekte diskutiert und experimentell ausgewertet

Vertrauenswürdige, adaptive Anfrageverarbeitung in dynamischen Sensornetzwerken zur Unterstützung assistiver Systeme

Assistenzsysteme in smarten Umgebungen sammeln durch den Einsatz verschiedenster Sensoren viele Daten, um die Intentionen und zukünftigen Aktivitäten der Nutzer zu berechnen. In den meisten Fällen werden dabei mehr Informationen gesammelt als für die Erfüllung der Aufgabe des Assistenzsystems notwendig sind. Das Ziel dieser Dissertation ist die Konzeption und Implementierung von datenschutzfördernden Algorithmen für die Weitergabe sensibler Sensor- und Kontextinformationen zu den Analysewerkzeugen der Assistenzsysteme. Die Datenschutzansprüche der Nutzer werden dazu in Integritätsbedingungen der Datenbanksysteme transformiert, welche die gesammelten Informationen speichern und auswerten. Ausgehend vom Informationsbedarf des Assistenzsystems und den Datenschutzbedürfnissen des Nutzers werden die gesammelten Daten so nahe wie möglich am Sensor durch Selektion, Reduktion, Kompression oder Aggregation durch die Datenschutzkomponente des Assistenzsystems verdichtet. Sofern nicht alle Informationen lokal verarbeitet werden können, werden Teile der Analyse an andere, an der Verarbeitung der Daten beteiligte Rechenknoten ausgelagert. Das Konzept wurde im Rahmen des PArADISE-Frameworks (Privacy-AwaRe Assistive Distributed Information System Environment) umgesetzt und u. a. in Zusammenarbeit mit dem DFG-Graduiertenkolleg 1424 (MuSAMA-Multimodal Smart Appliances for Mobile Application) anhand eines Beispielszenarios getestet

Representation learning on complex data

Machine learning has enabled remarkable progress in various fields of research and application in recent years. The primary objective of machine learning consists of developing algorithms that can learn and improve through observation and experience. Machine learning algorithms learn from data, which may exhibit various forms of complexity, which pose fundamental challenges. In this thesis, we address two major types of data complexity: First, data is often inherently connected and can be modeled by a single or multiple graphs. Machine learning methods could potentially exploit these connections, for instance, to find groups of similar users in a social network for targeted marketing or to predict functional properties of proteins for drug design. Secondly, data is often high-dimensional, for instance, due to a large number of recorded features or induced by a quadratic pixel grid on images. Classical machine learning methods perennially fail when exposed to high-dimensional data as several key assumptions cease to be satisfied. Therefore, a major challenge associated with machine learning on graphs and high-dimensional data is to derive meaningful representations of this data, which allow models to learn effectively. In contrast to conventional manual feature engineering methods, representation learning aims at automatically learning data representations that are particularly suitable for a specific task at hand. Driven by a rapidly increasing availability of data, these methods have celebrated tremendous success for tasks such as object detection in images and speech recognition. However, there is still a considerable amount of research work to be done to fully leverage such techniques for learning on graphs and high-dimensional data. In this thesis, we address the problem of learning meaningful representations for highly-effective machine learning on complex data, in particular, graph data and high-dimensional data. Additionally, most of our proposed methods are highly scalable, allowing them to learn from massive amounts of data. While we address a wide range of general learning problems with different modes of supervision, ranging from unsupervised problems on unlabeled data to (semi-)-supervised learning on annotated data sets, we evaluate our models on specific tasks from fields such as social network analysis, information security, and computer vision. The first part of this thesis addresses representation learning on graphs. While existing graph neural network models commonly perform synchronous message passing between nodes and thus struggle with long-range dependencies and efficiency issues, our first proposed method performs fast asynchronous message passing and, therefore, supports adaptive and efficient learning and additionally scales to large graphs. Another contribution consists of a novel graph-based approach to malware detection and classification based on network traffic. While existing methods classify individual network flows between two endpoints, our algorithm collects all traffic in a monitored network within a specific time frame and builds a communication graph, which is then classified using a novel graph neural network model. The developed model can be generally applied to further graph classification or anomaly detection tasks. Two further contributions challenge a common assumption made by graph learning methods, termed homophily, which states that nodes with similar properties are usually closely connected in the graph. To this end, we develop a method that predicts node-level properties leveraging the distribution of class labels appearing in the neighborhood of the respective node. That allows our model to learn general relations between a node and its neighbors, which are not limited to homophily. Another proposed method specifically models structural similarity between nodes to model different roles, for instance, influencers and followers in a social network. In particular, we develop an unsupervised algorithm for deriving node descriptors based on how nodes spread probability mass to their neighbors and aggregate these descriptors to represent entire graphs. The second part of this thesis addresses representation learning on high-dimensional data. Specifically, we consider the problem of clustering high-dimensional data, such as images, texts, or gene expression profiles. Classical clustering algorithms struggle with this type of data since it can usually not be assumed that data objects will be similar w.r.t. all attributes, but only within a particular subspace of the full-dimensional ambient space. Subspace clustering is an approach to clustering high-dimensional data based on this assumption. While there already exist powerful neural network-based subspace clustering methods, these methods commonly suffer from scalability issues and lack a theoretical foundation. To this end, we propose a novel metric learning approach to subspace clustering, which can provably recover linear subspaces under suitable assumptions and, at the same time, tremendously reduces the required numbear of model parameters and memory compared to existing algorithms.Maschinelles Lernen hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte in verschiedenen Forschungs- und Anwendungsbereichen ermöglicht. Das primäre Ziel des maschinellen Lernens besteht darin, Algorithmen zu entwickeln, die durch Beobachtung und Erfahrung lernen und sich verbessern können. Algorithmen des maschinellen Lernens lernen aus Daten, die verschiedene Formen von Komplexität aufweisen können, was grundlegende Herausforderungen mit sich bringt. Im Rahmen dieser Dissertation werden zwei Haupttypen von Datenkomplexität behandelt: Erstens weisen Daten oft inhärente Verbindungen, die durch einen einzelnen oder mehrere Graphen modelliert werden können. Methoden des maschinellen Lernens können diese Verbindungen potenziell ausnutzen, um beispielsweise Gruppen ähnlicher Nutzer in einem sozialen Netzwerk für gezieltes Marketing zu finden oder um funktionale Eigenschaften von Proteinen für das Design von Medikamenten vorherzusagen. Zweitens sind die Daten oft hochdimensional, z. B. aufgrund einer großen Anzahl von erfassten Merkmalen oder bedingt durch ein quadratisches Pixelraster auf Bildern. Klassische Methoden des maschinellen Lernens versagen immer wieder, wenn sie hochdimensionalen Daten ausgesetzt werden, da mehrere Schlüsselannahmen nicht mehr erfüllt sind. Daher besteht eine große Herausforderung beim maschinellen Lernen auf Graphen und hochdimensionalen Daten darin, sinnvolle Repräsentationen dieser Daten abzuleiten, die es den Modellen ermöglichen, effektiv zu lernen. Im Gegensatz zu konventionellen manuellen Feature-Engineering-Methoden zielt Representation Learning darauf ab, automatisch Datenrepräsentationen zu lernen, die für eine bestimmte Aufgabenstellung besonders geeignet sind. Angetrieben durch eine rasant steigende Datenverfügbarkeit haben diese Methoden bei Aufgaben wie der Objekterkennung in Bildern und der Spracherkennung enorme Erfolge gefeiert. Es besteht jedoch noch ein erheblicher Forschungsbedarf, um solche Verfahren für das Lernen auf Graphen und hochdimensionalen Daten voll auszuschöpfen. Diese Dissertation beschäftigt sich mit dem Problem des Lernens sinnvoller Repräsentationen für hocheffektives maschinelles Lernen auf komplexen Daten, insbesondere auf Graphen und hochdimensionalen Daten. Zusätzlich sind die meisten hier vorgeschlagenen Methoden hoch skalierbar, so dass sie aus großen Datenmengen lernen können. Obgleich eine breite Palette von allgemeinen Lernproblemen mit verschiedenen Arten der Überwachung adressiert wird, die von unüberwachten Problemen auf unannotierten Daten bis hin zum (semi-)überwachten Lernen auf annotierten Datensätzen reichen, werden die vorgestellten Metoden anhand spezifischen Anwendungen aus Bereichen wie der Analyse sozialer Netzwerke, der Informationssicherheit und der Computer Vision evaluiert. Der erste Teil der Dissertation befasst sich mit dem Representation Learning auf Graphen. Während existierende neuronale Netze für Graphen üblicherweise eine synchrone Nachrichtenübermittlung zwischen den Knoten durchführen und somit mit langreichweitigen Abhängigkeiten und Effizienzproblemen zu kämpfen haben, führt die erste hier vorgeschlagene Methode eine schnelle asynchrone Nachrichtenübermittlung durch und unterstützt somit adaptives und effizientes Lernen und skaliert zudem auf große Graphen. Ein weiterer Beitrag besteht in einem neuartigen graphenbasierten Ansatz zur Malware-Erkennung und -Klassifizierung auf Basis des Netzwerkverkehrs. Während bestehende Methoden einzelne Netzwerkflüsse zwischen zwei Endpunkten klassifizieren, sammelt der vorgeschlagene Algorithmus den gesamten Verkehr in einem überwachten Netzwerk innerhalb eines bestimmten Zeitraums und baut einen Kommunikationsgraphen auf, der dann mithilfe eines neuartigen neuronalen Netzes für Graphen klassifiziert wird. Das entwickelte Modell kann allgemein für weitere Graphenklassifizierungs- oder Anomalieerkennungsaufgaben eingesetzt werden. Zwei weitere Beiträge stellen eine gängige Annahme von Graphen-Lernmethoden in Frage, die so genannte Homophilie-Annahme, die besagt, dass Knoten mit ähnlichen Eigenschaften in der Regel eng im Graphen verbunden sind. Zu diesem Zweck wird eine Methode entwickelt, die Eigenschaften auf Knotenebene vorhersagt, indem sie die Verteilung der annotierten Klassen in der Nachbarschaft des jeweiligen Knotens nutzt. Das erlaubt dem vorgeschlagenen Modell, allgemeine Beziehungen zwischen einem Knoten und seinen Nachbarn zu lernen, die nicht auf Homophilie beschränkt sind. Eine weitere vorgeschlagene Methode modelliert strukturelle Ähnlichkeit zwischen Knoten, um unterschiedliche Rollen zu modellieren, zum Beispiel Influencer und Follower in einem sozialen Netzwerk. Insbesondere entwickeln wir einen unüberwachten Algorithmus zur Ableitung von Knoten-Deskriptoren, die darauf basieren, wie Knoten Wahrscheinlichkeitsmasse auf ihre Nachbarn verteilen, und aggregieren diese Deskriptoren, um ganze Graphen darzustellen. Der zweite Teil dieser Dissertation befasst sich mit dem Representation Learning auf hochdimensionalen Daten. Konkret wird das Problem des Clusterns hochdimensionaler Daten, wie z. B. Bilder, Texte oder Genexpressionsprofile, betrachtet. Klassische Clustering-Algorithmen haben mit dieser Art von Daten zu kämpfen, da in der Regel nicht davon ausgegangen werden kann, dass die Datenobjekte in Bezug auf alle Attribute ähnlich sind, sondern nur innerhalb eines bestimmten Unterraums des volldimensionalen Datenraums. Das Unterraum-Clustering ist ein Ansatz zum Clustern hochdimensionaler Daten, der auf dieser Annahme basiert. Obwohl es bereits leistungsfähige, auf neuronalen Netzen basierende Unterraum-Clustering-Methoden gibt, leiden diese Methoden im Allgemeinen unter Skalierbarkeitsproblemen und es fehlt ihnen an einer theoretischen Grundlage. Zu diesem Zweck wird ein neuartiger Metric Learning Ansatz für das Unterraum-Clustering vorgeschlagen, der unter geeigneten Annahmen nachweislich lineare Unterräume detektieren kann und gleichzeitig die erforderliche Anzahl von Modellparametern und Speicher im Vergleich zu bestehenden Algorithmen enorm reduziert

“The Bard meets the Doctor” – Computergestützte Identifikation intertextueller Shakespearebezüge in der Science Fiction-Serie Dr. Who.

A single abstract from the DHd-2019 Book of Abstracts.Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig

Jahresbericht 2016 / Institut für Angewandte Informatik (KIT Scientific Reports ; 7736)

Im Jahresbericht 2016 des Instituts für Angewandte Informatik werden, nach einem kurzen Überblick über die Arbeiten, die Forschungsergebnisse dieses Jahres vorgestellt. Die Einordnung erfolgt entsprechend der Zuordnung der Projekte zu den Helmholtz-Programmen SCI, EMR, RE, TIS, BIFTM, STN und SBD. Es schließt sich eine Verzeichnis der im Berichtszeitraum erschienen Publikationen des Instituts an

Gemeinschaften in Neuen Medien. Von hybriden Realitäten zu hybriden Gemeinschaften: 23. Workshop GeNeMe'20 Gemeinschaften in Neuen Medien

Digitalisierung hat sich in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft als der Change Maker schlechthin etabliert. Infrastrukturen, Arbeitsweisen und Kompetenzen stehen im Vordergrund vieler Debatten und bestimmen mehr und mehr die Zukunftsfähigkeit ganzer Branchen. Wir haben uns offenbar auf den permanenten Wandel bei zunehmender Beschleunigung eingelassen. Aber: Wo geht die Reise tatsächlich hin? Konstituieren sich Gemeinschaften ausschließlich im Wechselspiel hybrider Realitäten? Sind große Datenmengen Bedrohung oder Chance? Können wir diese überhaupt verarbeiten oder bedarf es dafür grundlegend veränderter Werkzeuge und Methoden – wie Visual Analytics, Virtuelle Rekonstruktion, Virtual Engineering, virtueller Assistenten und kooperativer VR? Waren IT-Innovationen bis vor kurzem etwas für Digital-Experten*innen so sind hybride Gemeinschaften in virtuellen Realitäten mittlerweile Alltag. Doch worauf müssen sich Führungskräfte einstellen? Digitalisierung bedeutet neue Möglichkeiten für Öffnung, Transparenz und Partizipation. Kommt es in diesem Zuge auch zu einem Revival humanzentrierter Managementaktivitäten? [... aus der Einleitung]:Gemeinschaften in Neuen Medien. Von hybriden Realitäten zu hybriden Gemeinschaften XXIX Communities in New Media. From hybrid realities to hybrid communities XXXIV A Eingeladene Vorträge 1 A.1 Interaktive Online Formate zur Wissensteilung: Systematisierung und Handlungsempfehlung für geeignete IT-Tools 1 A.2 Von der Hand in den Kopf in die Stadt 9 B Erfahrungen mit digitaler Praxis 10 B.1 Den Gottesdienst von zu Hause mitfeiern 10 B.2 Konzeption und Evaluation des Kompetenzzentrums Medien 19 B.3 Supporting Learning in Art History – Artificial Intelligence in Digital Humanities Education 28 B.4 Detecting Treasures in Museums with Artificial Intelligence 36 C Digitale Entwicklung in Wirtschaft und Industrie 49 C.1 Triebkräfte der digitalen Partizipation: Was Online-Community-Mitglieder zur proaktiven Beteiligung motiviert 49 C.2 Online-Panel: Communities und Netzwerke als Treiber des digitalen Wandels: Erfahrungen, Perspektiven und Ausblick 60 C.3 Digitale Innovationen im Handwerk 65 C.4 Online-Panel: Conversational Platforms als strategisches Digitalisierungsinstrument 75 D Partizipation 80 D.1 Ein systematisch gestalteter Softwareprototyp zur Erhöhung der Partizipationsbereitschaft 80 D.2 Gamification as a Means to Improve Stakeholder Management in Urban Planning Participation 90 D.3 The Right Reaction: Entwicklung und Evaluation eines emotionsbasierten Software-Prototypen 99 E Cases of digitizing higher education – a global perspective 110 E.1 EdTec Implementation in a global higher education network. Empirical data from a field study in South Asia 110 E.2 Use-Case Studie eines auf der Nutzung von Handlungsfehlern basierenden AR-Lernsystems zur kritischen Reflexion der technischen Umsetzbarkeit 126 E.3 Organizational models in virtual teaching cooperation – documentation and evaluation of organisational didactics in a collaborative higher education project 133 E.4 Ein Fall für zwei Hochschulen: Entwicklung eines modularen Manuals zur Gestaltung von Fallstudienseminaren im virtuellen Raum 144 F Future learning in der beruflichen Bildung 150 F.1 Potenziale für das technologiebasierte Lehren und Lernen in der Weiterbildung 150 F.2 Mediennutzungskonzepte an Berufsschulen – Webseitenanalyse zur Selbstdarstellung der digitalen Kompetenz 164 F.3 Spielend leicht Veränderungen lernen – Serious Games in der Schulungsumgebung von Unternehmen 173 F.4 Game-Based Learning in der beruflichen Bildung 179 G Methoden und Technologien des Assessments 186 G.1 Itempool-Management mit Microsoft Excel: Eine UX-Studie 186 G.2 KiWI-Kompetenzmodellentwicklung in der Wirtschaftsinformatik 195 G.3 „Nichts als die Wahrheit?“ – eine empirische Untersuchung des Zusammenhangs zwischen persönlichkeits- und nutzerbezogenen Faktoren und der Suggestibilität für Fake News im Internet 204 G.4 Decision-making style and trusting stance at the workplace: a socio-cultural approach 217 H Exploring Digital Realities empirically 226 H.1 Who gets the fame, who is to blame? Empirical exploration of responsibility attribution in HCI 226 H.2 VibTacX: A taxonomy for vibro-tactile patterns 236 H.3 Das Robot Impression Inventory – Ein modulares Instrument zur Erfassung des subjektiven Eindrucks von Robotern 244 H.4 Augmented Reality Passenger Information on Mobile Public Displays 250 I Teaching in Open Education 258 I.1 Parcours on Gamification – Ein Train-the-Trainer-Konzept zur Steigerung der Gamification-Readiness 258 I.2 Lehren mit OER: Förderung von Kompetenzen für Lehrende an Hochschulen für offene Bildung auf spielerischem Weg 264 I.3 Digitale Lehr und Lernunterstützung an deutschen Universitäten – Anforderungen und Rahmenbedingungen für die Implementierung einer Mentoring Workbench 279 I.4 Nach dem sog. MOOC-Hype: Welche kritischen Fragen an die Hochschullehre bleiben 289 I.5 Conducting Oral Examinations Virtually using MS Teams – An Insightful Experience Report 294 J Digitale Lern- und Spielkulturen 299 J.1 Spielerischer Zugang zu MINT-Studiengängen – das Serious Game des Learn&Play Projekts als Anwendungsbeispiel 299 J.2 Entwicklung und Evaluation digitaler Lernspiele – Wissenschaftliche Befunde jenseits des Entertainment 306 J.3 Ausgespielt? Zu Risiken und Nebenwirkungen von Gamification 318 K Betriebliche Weiterbildung 332 K.1 Leading Digital Change – Management of Hybridity and Change in Education and Social Service Institutions 332 K.2 Use Cases of Enterprise Social Software in Consulting: A Practice Perspective 342 K.3 Betriebliche Weiterbildung in sächsischen Klein- und Kleinstunter nehmen – arbeitsplatzintegriert und digital gestützt? 353 K.4 Wie „Change Maker“ Visionen für den digitalen Wandel an Bildungs einrichtungen des Handels entwickeln und umsetzen – ein Praxisbeispiel 364 L Digitalisierung im Lehramtsstudium 370 L.1 Anknüpfungspunkte zur Integration informatischer Inhalte und Kompetenzen in der Grundschule am Beispiel sächsischer Lehrpläne 370 L.2 Digitalisierungsbezogene Kompetenzen von Lehrenden in den Lehramtsstudiengängen – Entwicklung eines Kompetenzrahmens 377 L.3 DigiBlock – E-Learning im Blockpraktikum A im Lehramt an berufsbildenden Schulen 385 M Lehren und Lernen 391 M.1 Jump starting e-learning: the impact of COVID-19 on perceived learning success – A real-time case study 391 M.2 Online-Lehre im Lockdown: Analyse des Nutzungsverhaltens von kollaborativen Werkzeugen durch Studierende und Lehrende im Fachhochschul- und Berufsschulkontext 403 M.3 Teaching in a crisis? Guidance for digital education in Pandemic Times 413 M.4 Mit dem MINTcoach auf Mission 422 M.5 Onboarding in Virtuellen Kollaborativen Umgebungen – Implikationen für Lehre und Betrieb 432 M.6 Modulare Selbstlernangebote auf Basis von Videotutorien zur Vermittlung digitaler Forschungsmethoden in den Geisteswissenschaften – Forschungsstand und curriculare Perspektiven 441 N Wissenskollaboration im betrieblichen Kontext 452 N.1 Digitalisierung als Treiber in der beruflichen Bildung – Entwicklung eines Instruments zur Erfassung von Indikatoren für die Akzeptanz von virtuellen Lernortkooperationen 452 N.2 Digitaler Wissenstransfer in der beruflichen Bildung – Potentiale eines Online-Berichtsheftes 470 Autorenverzeichnis 476Digitisation has established itself as the change maker par excellence in business, science and society. Infrastructures, working methods and skills are at the forefront of many debates and increasingly determine the future viability of entire industries. We have obviously embraced the permanent change with increasing acceleration. But: Where is the journey really going? Do communities constitute themselves exclusively in the interplay of hybrid realities? Are large amounts of data a threat or an opportunity? Can we process them at all or do we need fundamentally different tools and methods – such as visual analytics, virtual reconstruction, virtual engineering, virtual assistants and cooperative VR? Until recently, IT innovations were something for digital experts*, but hybrid communities in virtual realities are now part of everyday life. But what do managers have to prepare for? Digitalisation means new opportunities for openness, transparency and participation. Will this also lead to a revival of human-centred management activities? [... from the introduction]:Gemeinschaften in Neuen Medien. Von hybriden Realitäten zu hybriden Gemeinschaften XXIX Communities in New Media. From hybrid realities to hybrid communities XXXIV A Eingeladene Vorträge 1 A.1 Interaktive Online Formate zur Wissensteilung: Systematisierung und Handlungsempfehlung für geeignete IT-Tools 1 A.2 Von der Hand in den Kopf in die Stadt 9 B Erfahrungen mit digitaler Praxis 10 B.1 Den Gottesdienst von zu Hause mitfeiern 10 B.2 Konzeption und Evaluation des Kompetenzzentrums Medien 19 B.3 Supporting Learning in Art History – Artificial Intelligence in Digital Humanities Education 28 B.4 Detecting Treasures in Museums with Artificial Intelligence 36 C Digitale Entwicklung in Wirtschaft und Industrie 49 C.1 Triebkräfte der digitalen Partizipation: Was Online-Community-Mitglieder zur proaktiven Beteiligung motiviert 49 C.2 Online-Panel: Communities und Netzwerke als Treiber des digitalen Wandels: Erfahrungen, Perspektiven und Ausblick 60 C.3 Digitale Innovationen im Handwerk 65 C.4 Online-Panel: Conversational Platforms als strategisches Digitalisierungsinstrument 75 D Partizipation 80 D.1 Ein systematisch gestalteter Softwareprototyp zur Erhöhung der Partizipationsbereitschaft 80 D.2 Gamification as a Means to Improve Stakeholder Management in Urban Planning Participation 90 D.3 The Right Reaction: Entwicklung und Evaluation eines emotionsbasierten Software-Prototypen 99 E Cases of digitizing higher education – a global perspective 110 E.1 EdTec Implementation in a global higher education network. Empirical data from a field study in South Asia 110 E.2 Use-Case Studie eines auf der Nutzung von Handlungsfehlern basierenden AR-Lernsystems zur kritischen Reflexion der technischen Umsetzbarkeit 126 E.3 Organizational models in virtual teaching cooperation – documentation and evaluation of organisational didactics in a collaborative higher education project 133 E.4 Ein Fall für zwei Hochschulen: Entwicklung eines modularen Manuals zur Gestaltung von Fallstudienseminaren im virtuellen Raum 144 F Future learning in der beruflichen Bildung 150 F.1 Potenziale für das technologiebasierte Lehren und Lernen in der Weiterbildung 150 F.2 Mediennutzungskonzepte an Berufsschulen – Webseitenanalyse zur Selbstdarstellung der digitalen Kompetenz 164 F.3 Spielend leicht Veränderungen lernen – Serious Games in der Schulungsumgebung von Unternehmen 173 F.4 Game-Based Learning in der beruflichen Bildung 179 G Methoden und Technologien des Assessments 186 G.1 Itempool-Management mit Microsoft Excel: Eine UX-Studie 186 G.2 KiWI-Kompetenzmodellentwicklung in der Wirtschaftsinformatik 195 G.3 „Nichts als die Wahrheit?“ – eine empirische Untersuchung des Zusammenhangs zwischen persönlichkeits- und nutzerbezogenen Faktoren und der Suggestibilität für Fake News im Internet 204 G.4 Decision-making style and trusting stance at the workplace: a socio-cultural approach 217 H Exploring Digital Realities empirically 226 H.1 Who gets the fame, who is to blame? Empirical exploration of responsibility attribution in HCI 226 H.2 VibTacX: A taxonomy for vibro-tactile patterns 236 H.3 Das Robot Impression Inventory – Ein modulares Instrument zur Erfassung des subjektiven Eindrucks von Robotern 244 H.4 Augmented Reality Passenger Information on Mobile Public Displays 250 I Teaching in Open Education 258 I.1 Parcours on Gamification – Ein Train-the-Trainer-Konzept zur Steigerung der Gamification-Readiness 258 I.2 Lehren mit OER: Förderung von Kompetenzen für Lehrende an Hochschulen für offene Bildung auf spielerischem Weg 264 I.3 Digitale Lehr und Lernunterstützung an deutschen Universitäten – Anforderungen und Rahmenbedingungen für die Implementierung einer Mentoring Workbench 279 I.4 Nach dem sog. MOOC-Hype: Welche kritischen Fragen an die Hochschullehre bleiben 289 I.5 Conducting Oral Examinations Virtually using MS Teams – An Insightful Experience Report 294 J Digitale Lern- und Spielkulturen 299 J.1 Spielerischer Zugang zu MINT-Studiengängen – das Serious Game des Learn&Play Projekts als Anwendungsbeispiel 299 J.2 Entwicklung und Evaluation digitaler Lernspiele – Wissenschaftliche Befunde jenseits des Entertainment 306 J.3 Ausgespielt? Zu Risiken und Nebenwirkungen von Gamification 318 K Betriebliche Weiterbildung 332 K.1 Leading Digital Change – Management of Hybridity and Change in Education and Social Service Institutions 332 K.2 Use Cases of Enterprise Social Software in Consulting: A Practice Perspective 342 K.3 Betriebliche Weiterbildung in sächsischen Klein- und Kleinstunter nehmen – arbeitsplatzintegriert und digital gestützt? 353 K.4 Wie „Change Maker“ Visionen für den digitalen Wandel an Bildungs einrichtungen des Handels entwickeln und umsetzen – ein Praxisbeispiel 364 L Digitalisierung im Lehramtsstudium 370 L.1 Anknüpfungspunkte zur Integration informatischer Inhalte und Kompetenzen in der Grundschule am Beispiel sächsischer Lehrpläne 370 L.2 Digitalisierungsbezogene Kompetenzen von Lehrenden in den Lehramtsstudiengängen – Entwicklung eines Kompetenzrahmens 377 L.3 DigiBlock – E-Learning im Blockpraktikum A im Lehramt an berufsbildenden Schulen 385 M Lehren und Lernen 391 M.1 Jump starting e-learning: the impact of COVID-19 on perceived learning success – A real-time case study 391 M.2 Online-Lehre im Lockdown: Analyse des Nutzungsverhaltens von kollaborativen Werkzeugen durch Studierende und Lehrende im Fachhochschul- und Berufsschulkontext 403 M.3 Teaching in a crisis? Guidance for digital education in Pandemic Times 413 M.4 Mit dem MINTcoach auf Mission 422 M.5 Onboarding in Virtuellen Kollaborativen Umgebungen – Implikationen für Lehre und Betrieb 432 M.6 Modulare Selbstlernangebote auf Basis von Videotutorien zur Vermittlung digitaler Forschungsmethoden in den Geisteswissenschaften – Forschungsstand und curriculare Perspektiven 441 N Wissenskollaboration im betrieblichen Kontext 452 N.1 Digitalisierung als Treiber in der beruflichen Bildung – Entwicklung eines Instruments zur Erfassung von Indikatoren für die Akzeptanz von virtuellen Lernortkooperationen 452 N.2 Digitaler Wissenstransfer in der beruflichen Bildung – Potentiale eines Online-Berichtsheftes 470 Autorenverzeichnis 47

Communities in new media. From hybrid realities to hybrid communities. Proceedings of 23rd conference GeNeMe

Digitalisierung hat sich in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft als der Change Maker schlechthin etabliert. Infrastrukturen, Arbeitsweisen und Kompetenzen stehen im Vordergrund vieler Debatten und bestimmen mehr und mehr die Zukunftsfähigkeit ganzer Branchen. Wir haben uns offenbar auf den permanenten Wandel bei zunehmender Beschleunigung eingelassen. Aber: Wo geht die Reise tatsächlich hin? Konstituieren sich Gemeinschaften ausschließlich im Wechselspiel hybrider Realitäten? Sind große Datenmengen Bedrohung oder Chance? Können wir diese überhaupt verarbeiten oder bedarf es dafür grundlegend veränderter Werkzeuge und Methoden – wie Visual Analytics, Virtuelle Rekonstruktion, Virtual Engineering, virtueller Assistenten und kooperativer VR? Waren IT-Innovationen bis vor kurzem etwas für Digital-Experten*innen so sind hybride Gemeinschaften in virtuellen Realitäten mittlerweile Alltag. Doch worauf müssen sich Führungskräfte einstellen? Digitalisierung bedeutet neue Möglichkeiten für Öffnung, Transparenz und Partizipation. Kommt es in diesem Zuge auch zu einem Revival humanzentrierter Managementaktivitäten? (DIPF/Orig.

Inverse Anfragen in ProSA

Im Bereich des Forschungsdatenmangament wird eine Analyse, Archivierung und Verarbeitung von großen Mengen an Forschungsdaten durchgeführt. Für die Unterstützung dieser Auswertung, Archivierung und Analyse von Forschungsdaten wurde das Tool ProSA entwickelt. Dabei verfolgt das Tool ProSA das Ziel eine Rückverfolgung der Anfrageergebnisse zu realisieren. Um eine Rückverfolgbarkeit eines Anfrageergebnis zu gewährleisten, ist eine Berechnung einer minimalen Teildatenbank notwendig. Die minimale Teildatenbank beschreibt die Archivierung der verwendeten Daten, die für die Generierung des Anfrageergebnis benötigt werden. Für die Berechnung einer minimalen Teildatenbank wird eine invertierte Anfrage benötigt, um eine Rückabbildung vom Anfrageergebnis auf die verwendeten Originaldaten zu realisieren. Das Ziel der Masterarbeit: Inverse Anfragen in ProSA ist eine Invertierungsmethode, für die Generierung einer invertierten Anfrage, zu konstruieren. Diese Konstruktion wird basiert auf bestehende Invertierungsmethoden aufgebaut, die in vorherigen Arbeiten an der Universität Rostock entwickelt wurden und für die Invertierung von Anfragen entsprechend erweitert. Anschließend wird die Implementierung der entwickelten Invertierungsmethode für die Anwendung mit ProSA durchgeführt. Als weiteres Ziel dieser Masterarbeit dient die Definition der Darstellung der Anfragen als Menge von Abhängigkeiten und die Definition der Invertierung der Abhängigkeiten. Diesbezüglich werden unterschiedlichste SQL-Anfragen und dessen Darstellung als Abhängigkeiten betrachtet und auf Vollständigkeit untersucht