TY - THES A1 - Amirkhanyan, Aragats T1 - Methods and frameworks for GeoSpatioTemporal data analytics T1 - Methoden und Frameworks für geo-raumzeitliche Datenanalysen N2 - In the era of social networks, internet of things and location-based services, many online services produce a huge amount of data that have valuable objective information, such as geographic coordinates and date time. These characteristics (parameters) in the combination with a textual parameter bring the challenge for the discovery of geospatiotemporal knowledge. This challenge requires efficient methods for clustering and pattern mining in spatial, temporal and textual spaces. In this thesis, we address the challenge of providing methods and frameworks for geospatiotemporal data analytics. As an initial step, we address the challenges of geospatial data processing: data gathering, normalization, geolocation, and storage. That initial step is the basement to tackle the next challenge -- geospatial clustering challenge. The first step of this challenge is to design the method for online clustering of georeferenced data. This algorithm can be used as a server-side clustering algorithm for online maps that visualize massive georeferenced data. As the second step, we develop the extension of this method that considers, additionally, the temporal aspect of data. For that, we propose the density and intensity-based geospatiotemporal clustering algorithm with fixed distance and time radius. Each version of the clustering algorithm has its own use case that we show in the thesis. In the next chapter of the thesis, we look at the spatiotemporal analytics from the perspective of the sequential rule mining challenge. We design and implement the framework that transfers data into textual geospatiotemporal data - data that contain geographic coordinates, time and textual parameters. By this way, we address the challenge of applying pattern/rule mining algorithms in geospatiotemporal space. As the applicable use case study, we propose spatiotemporal crime analytics -- discovery spatiotemporal patterns of crimes in publicly available crime data. The second part of the thesis, we dedicate to the application part and use case studies. We design and implement the application that uses the proposed clustering algorithms to discover knowledge in data. Jointly with the application, we propose the use case studies for analysis of georeferenced data in terms of situational and public safety awareness. N2 - Heute ist die Zeit der sozialen Netzwerke, des Internets der Dinge und der Standortbezogenen Diensten (Location-Based services). Viele Online-Dienste erzeugen eine riesige Datenmenge, die wertvolle Informationen enthält, wie z. B. geographische Koordinaten und Datum sowie Zeit. Diese Informationen (Parameter) in Kombination mit einem Textparameter stellen die Herausforderung für die Entdeckung von geo-raumzeitlichem (geospatiotemporal) Wissen dar. Diese Herausforderung erfordert effiziente Methoden zum Clustering und Pattern-Mining in räumlichen, zeitlichen und textlichen Aspekten. In dieser Dissertation stellen wir uns der Herausforderung, Methoden und Frameworks für geo-raumzeitliche Datenanalysen bereitzustellen. Im ersten Schritt gehen wir auf die Herausforderungen der Geodatenverarbeitung ein: Datenerfassung, -Normalisierung, -Ortung und -Speicherung. Dieser Schritt ist der Grundstein für die nächste Herausforderung – das geographische Clustering. Es erfordert das Entwerfen einer Methode für das Online-Clustering georeferenzierter Daten. Dieser Algorithmus kann als Serverseitiger Clustering-Algorithmus für Online-Karten verwendet werden, die massive georeferenzierte Daten visualisieren. Im zweiten Schritt entwickeln wir die Erweiterung dieser Methode, die zusätzlich den zeitlichen Aspekt der Daten berücksichtigt. Dazu schlagen wir den Dichte und Intensitätsbasierten geo-raumzeitlichen Clustering-Algorithmus mit festem Abstand und Zeitradius vor. Jede Version des Clustering-Algorithmus hat einen eigenen Anwendungsfall, den wir in dieser Doktorarbeit zeigen. Im nächsten Kapitel dieser Arbeit betrachten wir die raumzeitlich Analyse aus der Perspektive der sequentiellen Regel-Mining-Herausforderung. Wir entwerfen und implementieren ein Framework, das Daten in textliche raumzeitliche Daten umwandelt. Solche Daten enthalten geographische Koordinaten, Zeit und Textparameter. Auf diese Weise stellen wir uns der Herausforderung, Muster- / Regel-Mining-Algorithmen auf geo-raumzeitliche Daten anzuwenden. Als Anwendungsfallstudie schlagen wir raumzeitliche Verbrechensanalysen vor – Entdeckung raumzeitlicher Muster von Verbrechen in öffentlich zugänglichen Datenbanken. Im zweiten Teil der Arbeit diskutieren wir über die Anwendung und die Fallstudien. Wir entwerfen und implementieren eine Anwendungssoftware, die die vorgeschlagene Clustering-Algorithmen verwendet, um das Wissen in Daten zu entdecken. Gemeinsam mit der Anwendungssoftware betrachten wir Anwendungsbeispiele für die Analyse georeferenzierter Daten im Hinblick auf das Situationsbewusstsein. KW - geospatial data KW - data analytics KW - clustering KW - situational awareness KW - Geodaten KW - Datenanalyse KW - Clustering KW - Situationsbewusstsein Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-441685 ER - TY - JOUR A1 - Vogelsang, Christoph A1 - Borowski, Andreas A1 - Buschhüter, David A1 - Enkrott, Patrick A1 - Kempin, Maren A1 - Kulgemeyer, Christoph A1 - Reinhold, Peter A1 - Riese, Josef A1 - Schecker, Horst A1 - Schröder, Jan T1 - Entwicklung von Professionswissen und Unterrichtsperformanz im Lehramtsstudium Physik T1 - Development of Professional Knowledge and Teaching Skills in Academic Pre-service Physics Teacher Education: Validity analyses concerning the interpretation of test scores BT - Analysen zu valider Testwertinterpretation JF - Zeitschrift für Pädagogik N2 - Angehende Physiklehrkräfte sollen im Rahmen ihres Studiums fachliches und fachdidaktisches Wissen erwerben, welches die Gestaltung lernförderlichen Unterrichts ermöglicht. Es ist allerdings empirisch nur wenig geklärt, wie sich dieses Wissen im Laufe des Studiums entwickelt und ob es zur Ausbildung von Handlungsfähigkeiten beiträgt. Um derartige Wirkungsaussagen treffen zu können, müssen Instrumente entwickelt werden, die eine valide Testwertinterpretation zulassen. In diesem Beitrag werden auf Basis von im Projekt Profile-P+ entwickelten Instrumenten Validitätsanalysen zur längsschnittlichen Entwicklung des Professionswissens von Physiklehramtsstudierenden im Verlauf des Bachelorstudiums und ihrer Fähigkeiten zur Planung und Reflexion von Physikunterricht sowie zum Erklären von physikalischen Sachverhalten vor und nach dem Praxissemester dargestellt. Neben Wissenstests kamen standardisierte Performanztests zum Einsatz. Die vorliegenden Ergebnisse sprechen dafür, dass die erhobenen Messwerte im Sinne von Wirkungsaussagen interpretiert werden können. N2 - In pre-service teacher education programs prospective physics teachers should acquire professional knowledge that enables them to carry out effective instruction. However, there is little empirical evidence with regard to the development of professional knowledge in the courses of their studies - it is even unclear what knowledge has an impact on teaching quality. In order to be able to analyse these questions, instruments must be developed that permit a valid interpretation of tests cores. Based on instruments developed in project Profile-P+, this article presents a validity argument for the interpretation of test scores for the development of pre-service physics teachers' professional knowledge during a bachelor degree program. The authors also develop validity arguments for the interpretation of tests cores for the development of their skills to plan and reflect on physics lessons and to explain physics during teaching practice. In addition to knowledge tests, standardized performance tests were used. The results of the analysis suggest that the measured values can be interpreted in the intended sense. KW - Physics KW - Teacher Education KW - Professional Knowledge KW - Performance Assessment KW - Longitudinal Analysis KW - Erhebungsinstrument KW - Längsschnittuntersuchung KW - Validität KW - Kompetenzerwerb KW - Test KW - Testauswertung KW - Lehrer KW - Lehramtsstudent KW - Schulpraktikum KW - Fachwissen KW - Unterrichtsgestaltung KW - Unterrichtsplanung KW - Fachdidaktik KW - Datenanalyse KW - Messung KW - Reflexion (Phil) KW - Physikunterricht KW - Interpretation KW - Konzeption KW - Deutschland Y1 - 2019 SN - 0044-3247 VL - 65 IS - 4 SP - 473 EP - 491 PB - Beltz CY - Weinheim ER -