Lessons learned: Erfahrungen aus drei Jahren Gleichstellungsarbeit im Projekt Make up you MINT

Die richtige Studienwahl, die Spaß bringt, finanzielle Freiheiten eröffnet, Sicherheit verspricht und eine individuelle Karrieregestaltung ermöglicht – wer will das nicht? Mit einem MINT-Studium kann all das erreichbar sein. Der Weg dorthin ist oft steinig, oder die Entscheidung fällt schwer, sodass es viele MINT-Orientierungsangebote gibt, die gerade junge Frauen in dieser Wegfindungsphase unterstützen. Im November 2015 startete die Gleichstellungsinitiative „Make up your MINT – praxisnah, interaktiv, multimedial“ in Zusammenarbeit von Prof. Dr. Korinna Bade vom Fachbereich „Informatik und Sprachen“ und Tom Guba vom Fachbereich „Angewandte Biowissenschaften und Prozesstechnik“ (im folgenden nur noch als „Fachbereiche“ bezeichnet) an der Hochschule Anhalt. Passend zu drei großen Projektschwerpunkten nämlich Videoproduktion, Praktikum und Vermarktung – wurde ein Projektteam zusammengestellt, das sich der Aufgabe annahm, persönliche und berufliche Perspektiven im MINT-Bereich im Land Sachsen-Anhalt aufzeigen und über Videos das Interesse an MINT zu wecken.Das Projekt „Make up your MINT“ ist am Fachbereich „Informatik und Sprachen“ der Hochschule Anhalt angesiedelt und wird in Kofinanzierung vom Land Sachsen-Anhalt und vom Europäischen Sozialfonds (ESF) gefördert

Interaction with Interconnected Data in Participatory Processes

This paper proposes a conceptual graphical user interface for the interaction with interconnected data in participatory processes that play an important role for future smart cities. The presented idea is based on identifying important tasks for data exploration and data editing. The data to consider is structured, semi-structured or unstructured and of different facets. For example, participatory processes like planning and decision processes involve text, time and spatial data. In other words, the handling of the data is a complex endeavor in terms of representation and interaction. In this respect, we utilize and describe a graph-based data model that properly reflects the connected data

MINT-Interessensförderung für junge Frauen ab Klasse 8

Ziel der intoMINT-App ist es, Mädchen ab Klasse 8 zum Auseinandersetzen mit Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik (kurz MINT) über kurzweilige Aktivitäten und (digitale) Anreize anzuregen und dies mit einer gendersensiblen Berufs- und Studienorientierung zu verknüpfen. In diesem Artikel wird zunächst die in einem Förderprojekt entwickelte App beschrieben und gezeigt, wie die Motivation der Zielgruppe durch altersgerechte Aufbereitung von Inhalten und Einsatz von Elementen der Gamification sowie das Anbieten von Informationen zu relevanten Berufsbildern erreicht werden kann. Die App schlägt dabei die Brücke von der digitalen Welt in das reale Erleben durch eigenes Nachmachen zu Hause und wieder zurück durch die In-App-Dokumentation und -Reflektion des Gemachten und lädt zur Interaktion mit dem Projektteam ein. Darüber hinaus wird gezeigt, wie die Nutzung der App durch ein Begleitprogramm, z.B. in Form eines Wettbewerbsevents, angeregt werden kann.Aim of the intoMINT app is to encourage girls grade 8 or higher to engage with science, technology, engineering and mathematics (STEM for short) through entertaining activities and (digital) incentives. This is linked with a gender-sensitive career and study orientation. This article describes the app developed in a funded project and shows how motivation of the target group can be achieved through age and gender appropriate preparation of content and elements of gamification as well as through providing information on relevant job profiles. The app establishes ties between digital world and real-life experience: users “re-do” digitally described activities at home and document and reflect their real life experience through the app. Furthermore, it is shown how app usage can be stimulated by an accompanying program, e.g. in form of a competition event

Quantified Semantic Comparison of Convolutional Neural Networks

The state-of-the-art in convolutional neural networks (CNNs) for computer vision excels in performance, while remaining opaque. But due to safety regulations for safety-critical applications, like perception for automated driving, the choice of model should also take into account how candidate models represent semantic information for model transparency reasons. To tackle this yet unsolved problem, our work proposes two methods for quantifying the similarity between semantic information in CNN latent spaces. These allow insights into both the flow and similarity of semantic information within CNN layers, and into the degree of their similitude between different networks. As a basis, we use renown techniques from the field of explainable artificial intelligence (XAI), which are used to obtain global vector representations of semantic concepts in each latent space. These are compared with respect to their activation on test inputs. When applied to three diverse object detectors and two datasets, our methods reveal the findings that (1) similar semantic concepts are learned \emph{regardless of the CNN architecture}, and (2) similar concepts emerge in similar \emph{relative} layer depth, independent of the total number of layers. Finally, our approach poses a promising step towards informed model selection and comprehension of how CNNs process semantic information