Unboxing Impacts - Die Auswirkungen von Forschungs- und Entwicklungsprojekten auf Hochschulen als Organisation

Der vorliegende Artikel beleuchtet die Auswirkungen eines dreieinhalbjährigen interdisziplinären Verbundforschungsprojektes auf die beteiligten Hochschulen. Am Beispiel des BMBF-geförderten Projektes "Studienindividualisierung durch digitale, datengestützte Assistenten (SIDDATA)" werden intendierte und nicht intendierte thematische, organisatorische, rechtliche und arbeitsablaufbezogene Auswirkungen eines solchen Forschungs- und Entwicklungsprojektes erhoben. Es zeigt sich, dass durch solche Projekte Impulse in Bereiche der Hochschule getragen werden können, die weit über die direkt beteiligten Institute hinausgehen. Zudem können sie auch als Katalysator für bestimmte Themen dienen. (DIPF/Orig.

Requirements and Prototypical Implementation of a Study Planning Assistant in CS Programs

Planning and organizing their studies by selecting modules and the order in which to attend them is an important challenge for students. Bachelor students, in particular, usually perceive this as an obstacle [1]. However, universities rarely provide tools to support students in this decision-making process. Using the method of qualitative interviews, this paper elicits requirements for a digital tool that supports the process of study planning for computer science students at the University of Bamberg, Germany. The resulting requirements are used as a foundation for a prototypical implementation. Based on this prototype, the feasibility of the collected requirements is analyzed and potential further developments are discussed

Künstliche Intelligenz zur Studienindividualisierung. Der Ansatz von SIDDATA

Derzeit wird in unterschiedlichen Forschungszusammenhängen diskutiert, wie Studierende bei der Erreichung individueller Bildungsziele unterstützt werden können. Die Studienindividualisierung wird aktuell insbesondere im Zusammenhang mit der Fähigkeit zum eigenaktiven Studieren erörtert. Neben der Hochschulbildung bieten auch die Diskussion zum lebenslangen Lernen und zur weiteren Differenzierung von Lebensläufen wichtige Anknüpfungspunkte. Die Frage stellt sich jedoch, wie Studienindividualisierung trotz enger curricularer Strukturen ermöglicht werden kann und inwiefern hier auch eine technologische Unterstützung möglich ist. Diese Idee wird durch das BMBF-geförderte Projekt SIDDATA verfolgt. SIDDATA ist ein Studienassistenzsystem, das mit Hilfe von intelligenten und selbstlernenden Algorithmen adaptives und individuelles Studieren unterstützt. Im Fokus stehen KI-gestützte Module, die Studierenden dabei helfen, individuelle Interessen zu definieren und diese im Laufe ihres Studiums zu verfolgen. Dieser Beitrag beschäftigt sich mit dem Konzept des Moduls »Fachliche Interessen«, den darin verwendeten KI-Algorithmen, den ersten Erfahrungen mit Test und Einsatz dieses Moduls sowie mit den Potenzialen und Hindernissen für den Einsatz von KI zur Studienindividualisierung. Die Ergebnisse der ersten Testerfahrungen mit dem Modul bestätigen, dass der Einsatz von KI in dem digitalen Studienassistenten SIDDATA Möglichkeiten bietet, die Individualisierung im Studium zu fördern, und auf diese Weise einen Beitrag leistet, Potenziale der KI-gestützten Hochschulbildung zu entdecken und diese weiterzuentwickeln. (DIPF/Orig.)Self-regulated learning is an important aspect of lifelong and individual learning. In higher education however, the question arises how individualisation of study can be enabled despite narrow curricular structures and to what extent technological support is appropriate to achieve this aim. The idea of supporting an individualisation of study is being pursued by the BMBF-funded project SIDDATA. SIDDATA is a study assistance system that uses intelligent and self-learning algorithms to support adaptive and individualised studying. The focus is on AI-supported modulesthat help students define individual interests and pursuethemthroughout their studies. This paper deals with the idea behind the SIDDATA module »Specialised Interests«, the AI algorithms used, the first experiences with testing and using this module as well as with the potentials and obstacles higher education may have to face when using AI to strengthen individual study approaches for their students. The results of the first test experiences with the module confirm that the use of AI in the digital study assistant SIDDATA offers opportunities to promote individualisation in studies and in this way contributes to discovering potentials of AI-supported higher education and development. (DIPF/Orig.

Digital Pedagogy, New Media Literacies and Open Educational Resources. Exploring the Impact of Digital Resources in Higher Education.

Mastergradsoppgave i digital kulturMAHF-DIKULDIKULT35

Thyroid Shielding in Radiographic Procedures: Fit vs Dose

The thyroid gland is a vital hormone gland that plays a major role in the metabolism, growth and development of the human body. The thyroid gland is among the most radiosensitive organs. The usage of thyroid shields by healthcare professionals is an essential precaution for radiation protection. The purpose of this experiment was to determine if thyroid shield fit affects radiation dose received to the thyroid gland. The fit was recorded by measuring from the jugular notch or location of thyroid, to the inside of the thyroid shield. Qualitative data was collected by interviewing staff technologists on whether or not they thought thyroid shield fit was important

To evaluate the efficacy of Nasya Karma in Manyasthamba

In modern era, the people adopt mechanical type of lifestyle who don’t follow the proper regimen will suffer from disorders like Manyastambha. A major part of global population experiences Manyastambha atleast once in their lifetime. Manyastambha is one of the important vataja urdhvajatrugata roga the cardinal sign of Manyastambha is stiffness of neck with or without pain. Present work was undertaken to evaluate the efficacy of Nasya Karma on Manyastambha i.e. Brumhana and Shodhana therapy of mashataila is used in the Nasya Karma. In present study 30 patients are undertaken for clinical trial from Shri Mallikarjuna Swamiji Post Graduate and Research Center Bijapur. The result of Nasya Karma was having a prolonged significant results during, after and post followup of the treatment

Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung: Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfährt in hochschuldidaktischen Kontexten wachsendes Interesse. Durch individualisierte Lernwege ergeben sich für Studierende und Dozierende neue Lern-Lehr-Möglichkeiten. Der Band befasst sich jedoch auch mit den daraus resultierenden Gefahren: Es sind Demarkationslinien zu ziehen, wenn es um Datenschutz oder ethische Bedenken geht. Die Autor*innen des Bandes nehmen verschiedene Sichtweisen ein, um eine multidisziplinäre Betrachtung der neuen Problemstellungen, die die Anwendung von KI im Hochschulkontext mit sich bringt, zu ermöglichen

Vertical Search Scenarios within a Digital Study Planning Assistant

The process of study planning can be complex and challenging for students. Due to decentralized information and complex study structures, a demand for individualized assistance arises. Search functionality plays an essential role in providing such support to the students in various ways. Therefore, we introduce the vertical search scenario of a digital study planning assistant (DSPA), which is currently developed, as a promising area of research for the information retrieval community. As a main contribution, we explore four exemplary search scenarios, including major challenges and potential solutions for each

Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfährt in hochschuldidaktischen Kontexten wachsendes Interesse. Durch individualisierte Lernwege ergeben sich für Studierende und Dozierende neue Lern-Lehr-Möglichkeiten. Der Band befasst sich jedoch auch mit den daraus resultierenden Gefahren: Es sind Demarkationslinien zu ziehen, wenn es um Datenschutz oder ethische Bedenken geht. Die Autor*innen des Bandes nehmen verschiedene Sichtweisen ein, um eine multidisziplinäre Betrachtung der neuen Problemstellungen, die die Anwendung von KI im Hochschulkontext mit sich bringt, zu ermöglichen. (DIPF/Orig.)Higher education teaching contexts are becoming increasingly interested in the use of artificial intelligence. Individualized learning paths give students and lecturers new opportunities for learning and teaching. The volume, however, also covers the risks that follow: There must be clear boundaries when it comes to privacy or ethical issues. To enable a multidisciplinary view of the new issues raised by the application of AI in the university context, the volume\u27s authors adopt various vantage points. (Editors

Real-time dynamics for interactive environments

This thesis examines the design and implementation of an extensible objectoriented physics engine framework. The design and implementation consolidates concepts from the wide literature in the field and clearly documents the procedures and methods. Two primary dynamic behaviors are explored: rigid body dynamics and articulated dynamics. A generalized collision response model is built for rigid bodies and articulated structures which can be adapted to other types of behaviors. The framework is designed around the use of interfaces for modularity and easy extensibility. It supports both a standalone physics engine and a supplement to a distributed immersive rendering environment. We present our results as a number of scenarios that demonstrate the viability of the framework. These scenarios include rigid bodies and articulated structures in free-fall, collision with dynamic and static bodies, resting contact, and friction. We show that we can effectively combine different dynamics into one cohesive structure. We also explain how we can efficiently extend current behaviors to develop new ones, such as altering rigid bodies to produce different collision responses or flocking behavior. Additionally, we demonstrate these scenarios in both the standalone and the immersive environment