M-Learning: Einsatzmöglichkeiten für die Personalentwicklung : Grundverständnis der didaktischen Aufbereitung von Lerninhalten

Medienkompetenz ist heutzutage ein "Muss" geworden und ist nicht mehr nur eine zusätzliche Qualifikation in Lebensläufen. Die Konzeption bzw. Aufgabenstellungen von Aus- und Weiterbildungsangeboten erfordern nicht nur grundsätzliche Kenntnisse der technologischen Geräte und ihrer Möglichkeiten, sondern auch die Fähigkeit, diese zielgerichtet in der Vermittlung einsetzen zu können. Dieses Handbuch richtet sich in erster Linie an die Entscheidungsträger und Verantwortlichen für Weiterbildungsangebote in Organisationen, um die didaktische Aufbereitung von Lernformen richtig zu verstehen und für das Mobile Learning berücksichtigen zu können

Einführung in das Schwerpunktthema

Einführung in das Schwerpunktthem

Blockchain

Die Blockchain (Blockkette) ist die technologische Grundlage von neuartigen digitalen Zahlungssystemen (auch Kryptowährungen genannt), wie z. B. Bitcoins. Der Grundgedanke der Blockchaintechnologie ist es, eine nachvollziehbare, dezentral organisierte, unverletzliche und damit fälschungssichere Möglichkeit zu schaffen, um Transaktionen abbilden zu können, ohne auf eine zentrale Organisation oder Mittelsmänner wie Banken, Notare oder Treuhänder zurückgreifen zu müssen. Das Vertrauen in die korrekte Abwicklung der Transaktionen wird auf technologischem Wege mittels digitaler Signaturen und Verschlüsselungstechnologien erzeugt. Blockchain ist eine Basistechnologie, die weit über den ursprünglichen Anwendungsfall Kryptowährungen hinaus in allen Bereichen, in denen es um die Feststellung bzw. Übertragung von Eigentum an digitalen bzw. digitalisierbaren Gütern geht, eingesetzt werden könnte. Hierzu zählen u. a. Wertpapierhandel, öffentliche Register (z. B. Grundbücher), elektronische Wahlen aber auch neuartige Konstrukte wie sich selbst vollziehende Verträge (Smart Contracts). Von Fachleuten wird der Technologie ein erhebliches disruptives Potenzial zugesprochen. In einer Blockchain sind sämtliche jemals getätigten Transaktionen aller Nutzer, am Beispiel der Bitcoins – Kauf und Verkauf – in dezentraler Form in einem Peer-to-Peer-Netzwerk gespeichert. Neue Transaktionen werden an die bestehende Kette von Datenblöcken als neuer Datenblock angehängt. Die übertragenen Daten werden mithilfe eines speziellen Verfahrens kodiert, sodass ein unbefugter Eingriff in die Daten nicht möglich ist. Die Blockchain im Falle der Bitcoins ist somit vergleichbar mit einer öffentlich einsehbaren Buchhaltung eines Unternehmens, die alle Geschäftsvorgänge beinhaltet. Jeder Block entspricht in dieser Analogie einer Seite in dem Transaktionsjournal

DigitalCampus – ein Peer-to-Peer-Projekt für Studierende und von Studierenden: Wie mehrsprachige und multikonzeptionelle Open Educational Resources Räume zur Transformation von Kompetenzen schaffen

Migration ist konstitutiv für die Gesellschaft und damit auch für das Subsystem Bildung. In Anbetracht der migrationsbedingten Bildungsdiskontinuitäten bei Studierenden und dem Risiko der Verstärkung der Bildungsungerechtigkeit durch Digitalisierungsprozesse in Studium und Lehre stellt sich die Frage, wie digitale Lern-Lehrformate entwickelt werden können, die dazu dienen, bestehende Ungleichheiten zu überwinden, statt sie weiter zu verstärken. Das Projekt „DigitalCampus – Von Studierenden für Studierende“ der Arbeitsstelle Migration in Kooperation mit ihrer studentischen Initiative „Bunte Hände“ zeigt, wie ausgehend von ressourcenorientierten Konzepten Lern-Lehr-Räume geschaffen werden können, in denen in anderen als dem deutschen Hochschulkontext erworbene Kompetenzen sich entfalten und für ein erfolgreiches Studium genutzt werden können

Alternative Finanzierungsmodelle entlang der Wertschöpfungskette für ökologische Lebensmittel - Synthesebericht

Das BioFinanz-Projekt analysierte verschiedene alternative Finanzierungsformen entlang der Wertschöpfungskette für ökologische Lebensmittel. Alternativ bezieht sich hier auf Finanzierungsmodelle, die eine direkte, finanzielle Beteiligung von Bürger*innen an Unternehmen des Öko-Sektors ermöglichen. Beispiele für diese bürgerschaftlichen Finanzierungsmodelle sind Crowdfunding, Solidarische Landwirtschaft, Genussrechte, Bürgeraktiengesellschaften & Landkaufgenossenschaften. Ziel des Projekts war, die Merkmale, Potenziale und Herausforderungen der einzelnen Finanzierungsmodelle herauszuarbeiten und praxisgerecht aufzuarbeiten. Das Vorgehen und die Forschungsergebnisse werden im Synthesebericht dargestellt. Abschließend werden Herausforderungen und Erfolgsfaktoren zusammen gefasst und Handlungsempfehlungen abgeleitet

Machine Learning und empirische Rechnungslegungsforschung: Einige Erkenntnisse und offene Fragen

Im Zuge der digitalen Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft ergeben sich zunehmend Anwendungsfelder für Ansätze des maschinellen Lernens nicht nur in der Rechnungslegungspraxis, sondern auch in der betriebswirtschaftlichen Forschung auf diesem Gebiet. Der nachfolgende Beitrag diskutiert selektiv einige Einsatzgebiete von Machine-Learning-Ansätzen in der Unternehmensberichterstattung, der Abschlussprüfung sowie der Unternehmensanalyse und -bewertung. Zudem werden aktuelle und potenzielle Anwendungen in der empirischen Forschung aufgezeigt sowie limitierende Faktoren diskutiert.The digital transformation of economy and society increasingly fosters machine learning applications in a wide range of areas. Accounting practice and empirical accounting research are no exception. This article selectively discusses machine learning approaches in corporate reporting, auditing, analysis, and valuation. In addition, current and potential applications in empirical research are shown, and limiting factors are discussed

Participatory sensing and wearable technologies as tools to support citizen and open science: Technical and organizational challenges and possible solutions

Wenn BürgerInnen aktiv am Datengewinnungsprozess als zentralem Baustein empirisch ausgerichteter wissenschaftlicher Projekte teilhaben, kann dies als Beitrag zu einer offenen und bürgernahen Wissenschaft angesehen werden. Eine solche Teilhabe kann durch die Bereitstellung von technischen Werkzeugen erheblich erleichtert werden. Daher sollen Participatory Sensing als Bereitstellung von günstigen Sensoren zur Messung von Umweltparametern sowie Wearable Technologies zur Aufnahme von quantifizierten Vitaldaten und physiologischen Zuständen vorgestellt werden. Konzeptionell kann die Bereitstellung von Daten, die mit diesen Werkzeugen erhoben wurden, als Allmende verstanden werden – mit allen damit verbundenen Chancen und Risiken. Nach der Beschreibung von Beispielen aus den Bereichen von Participatory Sensing und Wearable Technologies werden zu erwartende Herausforderungen identifiziert und technisch-organisatorische Ansätze zu deren Lösung skizziert.If citizens actively participate in the process of collecting empirical data, as a key element of empirically oriented scientific projects, this can be seen as a contribution to an open and citizen-oriented science. Such participation can be supported by providing technical tools. The paper therefore presents examples of participatory sensing as the provision of affordable sensors for measuring environmental parameters as well as wearable technologies for recording quantified vital data and physiological states. Conceptually, the provision of data collected with these tools can be understood as a commons – with all opportunities and risks associated with such goods. After describing examples of participatory sensing and wearable technologies, the authors identify potential challenges and outline technical and organizational approaches to solve them

Ableitung von Einflussfaktoren als Grundlage für die Entwicklung von Technologieszenarien im Rahmen der Prognosephase des Technologiemanagements für den Zeitraum 2005 - 2010

Ziel der Arbeit ist, im Rahmen des Technologiemanagements aus aktuellen, technologischen Entwicklungen Einflussfaktoren für die Entwicklung realistischer Technologieszenarien für den Zeitraum von 2005-2010 abzuleiten. Der Erkenntnisgewinn der Arbeit basiert auf einem Katalog von unterschiedlichen Einflussfaktoren, die als Basis für die Entwicklung von Extrapolationen oder Szenarien genutzt werden können. Die dieser Dissertation zugrunde liegende Forschungsmethodik basiert auf den forschungslogischen Abläufen für empirische Forschung verbundenen mit der phasenorientierten Vorgehensweise zur Ableitung von Einflussfaktoren als Teil der Szenarioanalyse. Die zu durchlaufenden Phasen sind: Identifikation der technologischen Entwicklungsschwerpunkte und Anwendungsbereiche der Informations- und Kommunikationstechnologien, die beispielhafte Beschreibung der technologischen Entwicklungsschwerpunkte und Ableitung der entsprechenden Einflussfaktoren, die beispielhafte Beschreibung der Anwendungsbereiche der Informations- und Kommunikationstechnologien und Ableitung der jeweiligen Einflussfaktoren und die Zusammenfassende Darstellung der Einflussfaktoren. Auf Basis unterschiedlicher Methoden, wie die Erfassung von Expertenmeinungen, Scanning und Monitoring, Literatur- und Patentanalyse oder der Delphi-Methode werden in einer ersten Stufe technologische Entwicklungsschwerpunkte und Anwendungsbereiche der Informations- und Kommunikationstechnologien identifiziert. Den entsprechenden technologischen Entwicklungsschwerpunkten werden dann beispielhaft unterschiedliche Technologien zugeordnet und detailliert beschrieben. Aus der Beschreibung, bzw. den technologischen Merkmalen werden die technologischen Einflussfaktoren mit ihren Messgrößen abgeleitet. Den Anwendungsbereichen der Informations- und Kommunikationstechnologien werden unterschiedliche Anwendungskonzepte zugeordnet, wie Telearbeit, Homeautomation oder mobile Computing. Durch die detaillierte Beschreibung dieser Konzepte werden die nicht-technologischen Einflussgrößen identifiziert und beschrieben. Anhand der Kombination von Einflussfaktoren aus den Entwicklungsschwerpunkten und den Anwendungsbereichen der Informations- und Kommunikationstechnologien können dann Szenarien oder Trendextrapolationen erstellt werden, die bei Investitionsentscheidungen in die IT vor Fehlentscheidungen schützen können