Kooperatives Lernen mit moodle in der Programmierausbildung

Innerhalb der NORDAKADEMIE-Vorlesung Programmierung 1 erhalten die Teilnehmenr eine Grundausbildung in der Programmierung mithilfe der Programmiersprache Smalltalk. Diese Vorlesung soll nun um kooperative Elemente, die online über die Lernplattform moodle vermittelt werden, erweitert werden. Das vorliegende Arbeitspapier enthält zunächst eine Übersicht über Formen des kooperativen Lernens sowie eine Beschreibung gängiger didaktischer Mittel. Daran anschließend folgt eine Beschreibung von fünf elementaren Lernaktivitäten, die dazu geeignet sind, die Vorlesung zu ergänzen und den Einsatz einer Lernplattform wie moodle systematisch zu gestalten. --

Kooperatives Lernen mit einem Wiki

In diesem Arbeitspapier wird gezeigt, wie kooperative Lernformen durch Benutzung von Wikis unterstützt werden können. Technisch gesehen ist die Bereitstellung von Wikis in die Lernplattform moodle integriert. Die fachliche Fragestellung lautet: Kann der Lernerfolg der Studierenden dadurch gesteigert werden, dass sie in Gruppen die Beschreibung vorgegebener Fachbegriffe erarbeiten? Dabei sollte ein Wiki als Instrument des kooperativen Lernens genutzt werden. Der Einsatz des Lehrkonzeptes erfolgte im Rahmen der Programmierausbildung des Studiengangs Wirtschaftinformatik, ist jedoch auch auf andere Studiengänge übertragbar. --

Orientierung von Bildverbänden mit großer Basis

Die 3D Modellierung von urbanen Regionen und die Bestimmung von Höhen- und Landschaftsmodellen ist für Städteplanung, Tourismus, sowie Einsatzplanung von Spezialeinheiten des Militärs und der Polizei von zunehmender Bedeutung. Digitale Bilder stellen aufgrund der niedrigen Kosten für Kameras und Speichermedien eine leicht verfügbare, massentaugliche Datenquelle dar. Der technische Aufwand zur Generierung der Bilder ist bei Bodenaufnahmen gering. Unter Verwendung von kleinen leichten unbemannten Flugsystemen (Unmanned Aircraft Systems – UAS) können auch Luftaufnahmen vergleichsweise einfach gewonnen werden. Koch et al. (1999); Pollefeys et al. (2000, 2004, 2008) haben gezeigt, dass unter ausschließlicher Verwendung digitaler Fotos und Methoden aus Photogrammetrie und Computer Vision eine 3D Rekonstruktion mit hohem Detaillierungsgrad möglich ist. Die Grundlage dafür bilden Verfahren zur Bildzuordnung, welche die relative Orientierung von Bildern ermöglichen. In dieser Dissertation wird untersucht, wie die Robustheit der Bildzuordnung erhöht werden kann, um auch für Bildmengen mit großer Basis und ohne größere einschränkende Annahmen, die genaue Orientierung für eine detaillierte 3D Rekonstruktion bestimmen zu können. Dazu werden bestehende Methoden hinsichtlich ihrer Robustheit gegen verschiedene Störeinflüsse untersucht. Basierend auf den daraus resultierenden Erkenntnissen wird ein neues Verfahren zur robusten Bildzuordnung FASIAM – (Fast Accurate Scale Invariant Affine Matching) präsentiert und in ein Gesamtsystems zur 3D Rekonstruktion integriert. Zur Verifikation der Robustheit des Verfahrens werden Tests mit den Bilddatensätzen der Visual Geometry Group (2003) Oxford durchgeführt und mit Ergebnissen gängiger Verfahren verglichen. Das Gesamtsystem wird mittels größerer realistischer freihändig oder von kleinen UAS aus aufgenommenen Bildmengen getestet. Zudem wird untersucht, ob und mit welcher Genauigkeit absolute Orientierungen auf der Grundlage von verhältnismäßig ungenauen GPS-Messungen bestimmt werden können. Abschließend erfolgen eine Bewertung der Ergebnisse und ein Ausblick auf mögliche künftige Nutzungen und Weiterentwicklungen

Ideen für die Neugestaltung der Programmierausbildung durch Entwicklung von Webanwendungen

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Abschlussbericht für das Projekt NORDPOL

Dieses Arbeitspapier gibt einen Überblick über die in den Jahren 2008 und 2009 an der NORDAKADEMIE durchgeführten Aktivitäten des Projektes NORDPOL (NORDakademie Programmierunterricht OnLine). Dies betrifft insbesondere fünf elementare Lernaktivitäten, die die Vorlesung ergänzen und den Einsatz der Lernplattform moodle gestaltet haben. --

Rapid modeling of high resolution moon-like terrain models for testing of optical localization methods

This paper presents an intuitive approach for the rapid generation of arbitrary high resolution Digital Elevation Models (DEM) of moon-like surfaces, with minimal required extra expertise. It combines manual terrain shaping in a soil bin with automatic generation of 3 mm resolution DEMs. The generated DEMs are upscaled to 0.3 m resolution and integrated into lower-resolution DEMs of the lunar surface. The resulting model is used in the DLR project ATON (Autonomous Terrain based Optical Navigation) to realistically simulate optical sensors deployed on a lunar lander, enabling simulation of a complete landing trajectory until touch down. Results for five different landing site DEMs are provided to demonstrate the flexibility in modeling

Video change detection for fixed wing UAVs

In this paper we proceed the work of Bartelsen et al.1 We present the draft of a process chain for an image based change detection which is designed for videos acquired by fixed wing unmanned aerial vehicles (UAVs). From our point of view, automatic video change detection for aerial images can be useful to recognize functional activities which are typically caused by the deployment of improvised explosive devices (IEDs), e.g. excavations, skid marks, footprints, left-behind tooling equipment, and marker stones. Furthermore, in case of natural disasters, like flooding, imminent danger can be recognized quickly. Due to the necessary flight range, we concentrate on fixed wing UAVs. Automatic change detection can be reduced to a comparatively simple photogrammetric problem when the perspective change between the "before" and "after" image sets is kept as small as possible. Therefore, the aerial image acquisition demands a mission planning with a clear purpose including flight path and sensor configuration. While the latter can be enabled simply by a fixed and meaningful adjustment of the camera, ensuring a small perspective change for "before" and "after" videos acquired by fixed wing UAVs is a challenging problem. Concerning this matter, we have performed tests with an advanced commercial off the shelf (COTS) system which comprises a differential GPS and autopilot system estimating the repetition accuracy of its trajectory. Although several similar approaches have been presented,23 as far as we are able to judge, the limits for this important issue are not estimated so far. Furthermore, we design a process chain to enable the practical utilization of video change detection. It consists of a front-end of a database to handle large amounts of video data, an image processing and change detection implementation, and the visualization of the results. We apply our process chain on the real video data acquired by the advanced COTS fixed wing UAV and synthetic data. For the image processing and change detection, we use the approach of M uller.4 Although it was developed for unmanned ground vehicles (UGVs), it enables a near real time video change detection for aerial videos. Concluding, we discuss the demands on sensor systems in the matter of change detection