TY - THES A1 - Sakizloglou, Lucas T1 - Evaluating temporal queries over history-aware architectural runtime models T1 - Ausführung temporaler Anfragen über geschichtsbewusste Architektur-Laufzeitmodelle N2 - In model-driven engineering, the adaptation of large software systems with dynamic structure is enabled by architectural runtime models. Such a model represents an abstract state of the system as a graph of interacting components. Every relevant change in the system is mirrored in the model and triggers an evaluation of model queries, which search the model for structural patterns that should be adapted. This thesis focuses on a type of runtime models where the expressiveness of the model and model queries is extended to capture past changes and their timing. These history-aware models and temporal queries enable more informed decision-making during adaptation, as they support the formulation of requirements on the evolution of the pattern that should be adapted. However, evaluating temporal queries during adaptation poses significant challenges. First, it implies the capability to specify and evaluate requirements on the structure, as well as the ordering and timing in which structural changes occur. Then, query answers have to reflect that the history-aware model represents the architecture of a system whose execution may be ongoing, and thus answers may depend on future changes. Finally, query evaluation needs to be adequately fast and memory-efficient despite the increasing size of the history---especially for models that are altered by numerous, rapid changes. The thesis presents a query language and a querying approach for the specification and evaluation of temporal queries. These contributions aim to cope with the challenges of evaluating temporal queries at runtime, a prerequisite for history-aware architectural monitoring and adaptation which has not been systematically treated by prior model-based solutions. The distinguishing features of our contributions are: the specification of queries based on a temporal logic which encodes structural patterns as graphs; the provision of formally precise query answers which account for timing constraints and ongoing executions; the incremental evaluation which avoids the re-computation of query answers after each change; and the option to discard history that is no longer relevant to queries. The query evaluation searches the model for occurrences of a pattern whose evolution satisfies a temporal logic formula. Therefore, besides model-driven engineering, another related research community is runtime verification. The approach differs from prior logic-based runtime verification solutions by supporting the representation and querying of structure via graphs and graph queries, respectively, which is more efficient for queries with complex patterns. We present a prototypical implementation of the approach and measure its speed and memory consumption in monitoring and adaptation scenarios from two application domains, with executions of an increasing size. We assess scalability by a comparison to the state-of-the-art from both related research communities. The implementation yields promising results, which pave the way for sophisticated history-aware self-adaptation solutions and indicate that the approach constitutes a highly effective technique for runtime monitoring on an architectural level. N2 - In der modellgetriebenen Entwicklung wird die Adaptation großer Softwaresysteme mit dynamischer Struktur durch Architektur-Laufzeitmodelle ermöglicht. Ein solches Modell stellt einen abstrakten Zustand des Systems als einen Graphen von interagierenden Komponenten dar. Jede relevante Änderung im System spiegelt sich im Modell wider und löst eine Ausführung von Modellanfragen aus, die das Modell nach zu adaptierenden Strukturmustern durchsuchen. Diese Arbeit konzentriert sich auf eine Art von Laufzeitmodellen, bei denen die Ausdruckskraft des Modells und der Modellanfragen erweitert wird, um vergangene Änderungen und deren Zeitpunkt zu erfassen. Diese geschichtsbewussten Modelle und temporalen Anfragen ermöglichen eine fundiertere Entscheidungsfindung während der Adaptation, da sie die Formulierung von Anforderungen an die Entwicklung des Musters, das adaptiert werden soll, unterstützen. Die Ausführung von temporalen Anfragen während der Adaptation stellt jedoch eine große Herausforderung dar. Zunächst müssen Anforderungen an die Struktur sowie an die Reihenfolge und den Zeitpunkt von Strukturänderungen spezifiziert und evaluiert werden. Weiterhin müssen die Antworten auf die Anfragen berücksichtigen, dass das geschichtsbewusste Modell die Architektur eines Systems darstellt, dessen Ausführung fortlaufend sein kann, sodass die Antworten von zukünftigen Änderungen abhängen können. Schließlich muss die Anfrageausführung trotz der zunehmenden Größe der Historie hinreichend schnell und speichereffizient sein---insbesondere bei Modellen, die durch zahlreiche, schnelle Änderungen verändert werden. In dieser Arbeit werden eine Sprache für die Spezifikation von temporalen Anfragen sowie eine Technik für deren Ausführung vorgestellt. Diese Beiträge zielen darauf ab, die Herausforderungen bei der Ausführung temporaler Anfragen zur Laufzeit zu bewältigen---eine Voraussetzung für ein geschichtsbewusstes Architekturmonitoring und geschichtsbewusste Architekturadaptation, die von früheren modellbasierten Lösungen nicht systematisch behandelt wurde. Die besonderen Merkmale unserer Beiträge sind: die Spezifikation von Anfragen auf der Basis einer temporalen Logik, die strukturelle Muster als Graphen kodiert; die Bereitstellung formal präziser Anfrageantworten, die temporale Einschränkungen und laufende Ausführungen berücksichtigen; die inkrementelle Ausführung, die die Neuberechnung von Abfrageantworten nach jeder Änderung vermeidet; und die Option, Historie zu verwerfen, die für Abfragen nicht mehr relevant ist. Bei der Anfrageausführung wird das Modell nach dem Auftreten eines Musters durchsucht, dessen Entwicklung eine temporallogische Formel erfüllt. Neben der modellgetriebenen Entwicklung ist daher die Laufzeitverifikation ein weiteres verwandtes Forschungsgebiet. Der Ansatz unterscheidet sich von bisherigen logikbasierten Lösungen zur Laufzeitverifikation, indem er die Darstellung und Abfrage von Strukturen über Graphen bzw. Graphanfragen unterstützt, was bei Anfragen mit komplexen Mustern effizienter ist. Wir stellen eine prototypische Implementierung des Ansatzes vor und messen seine Laufzeit und seinen Speicherverbrauch in Monitoring- und Adaptationsszenarien aus zwei Anwendungsdomänen mit Ausführungen von zunehmender Größe. Wir bewerten die Skalierbarkeit durch einen Vergleich mit dem Stand der Technik aus beiden verwandten Forschungsgebieten. Die Implementierung liefert vielversprechende Ergebnisse, die den Weg für anspruchsvolle geschichtsbewusste Selbstadaptationslösungen ebnen und darauf hindeuten, dass der Ansatz eine effektive Technik für das Laufzeitmonitoring auf Architekturebene darstellt. KW - architectural adaptation KW - history-aware runtime models KW - incremental graph query evaluation KW - model-driven software engineering KW - temporal graph queries KW - Architekturadaptation KW - geschichtsbewusste Laufzeit-Modelle KW - inkrementelle Ausführung von Graphanfragen KW - modellgetriebene Softwaretechnik KW - temporale Graphanfragen Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-604396 ER - TY - GEN A1 - Sahlmann, Kristina A1 - Scheffler, Thomas A1 - Schnor, Bettina T1 - Ontology-driven Device Descriptions for IoT Network Management T2 - 2018 Global Internet of Things Summit (GIoTS) N2 - One particular challenge in the Internet of Things is the management of many heterogeneous things. The things are typically constrained devices with limited memory, power, network and processing capacity. Configuring every device manually is a tedious task. We propose an interoperable way to configure an IoT network automatically using existing standards. The proposed NETCONF-MQTT bridge intermediates between the constrained devices (speaking MQTT) and the network management standard NETCONF. The NETCONF-MQTT bridge generates dynamically YANG data models from the semantic description of the device capabilities based on the oneM2M ontology. We evaluate the approach for two use cases, i.e. describing an actuator and a sensor scenario. KW - Internet of Things KW - Interoperability KW - oneM2M KW - Ontology KW - Semantic Web KW - NETCONF KW - YANG KW - MQTT Y1 - 2018 SN - 978-1-5386-6451-3 U6 - https://doi.org/10.1109/GIOTS.2018.8534569 SP - 295 EP - 300 PB - IEEE CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Rüther, Ferenc Darius A1 - Sebode, Marcial A1 - Lohse, Ansgar W. A1 - Wernicke, Sarah A1 - Böttinger, Erwin A1 - Casar, Christian A1 - Braun, Felix A1 - Schramm, Christoph T1 - Mobile app requirements for patients with rare liver diseases BT - a single center survey for the ERN RARE-LIVER JF - Clinics and research in hepatology and gastroenterology N2 - Background: More patient data are needed to improve research on rare liver diseases. Mobile health apps enable an exhaustive data collection. Therefore, the European Reference Network on Hepatological diseases (ERN RARE-LIVER) intends to implement an app for patients with rare liver diseases communicating with a patient registry, but little is known about which features patients and their healthcare providers regard as being useful. Aims: This study aimed to investigate how an app for rare liver diseases would be accepted, and to find out which features are considered useful. Methods: An anonymous survey was conducted on adult patients with rare liver diseases at a single academic, tertiary care outpatient-service. Additionally, medical experts of the ERN working group on autoimmune hepatitis were invited to participate in an online survey. Results: In total, the responses from 100 patients with autoimmune (n = 90) or other rare (n = 10) liver diseases and 32 experts were analyzed. Patients were convinced to use a disease specific app (80%) and expected some benefit to their health (78%) but responses differed signifi-cantly between younger and older patients (93% vs. 62%, p < 0.001; 88% vs. 64%, p < 0.01). Comparing patients' and experts' feedback, patients more often expected a simplified healthcare pathway (e.g. 89% vs. 59% (p < 0.001) wanted access to one's own medical records), while healthcare providers saw the benefit mainly in improving compliance and treatment outcome (e.g. 93% vs. 31% (p < 0.001) and 70% vs. 21% (p < 0.001) expected the app to reduce mistakes in taking medication and improve quality of life, respectively). KW - Primary sclerosing cholangitis KW - Primary biliary cholangitis KW - Autoimmune KW - hepatitis KW - European reference networks KW - Mobile applications KW - Patient KW - reported out-come measures Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1016/j.clinre.2021.101760 SN - 2210-7401 SN - 2210-741X VL - 45 IS - 6 PB - Elsevier Masson CY - Amsterdam ER - TY - THES A1 - Roumen, Thijs T1 - Portable models for laser cutting N2 - Laser cutting is a fast and precise fabrication process. This makes laser cutting a powerful process in custom industrial production. Since the patents on the original technology started to expire, a growing community of tech-enthusiasts embraced the technology and started sharing the models they fabricate online. Surprisingly, the shared models appear to largely be one-offs (e.g., they proudly showcase what a single person can make in one afternoon). For laser cutting to become a relevant mainstream phenomenon (as opposed to the current tech enthusiasts and industry users), it is crucial to enable users to reproduce models made by more experienced modelers, and to build on the work of others instead of creating one-offs. We create a technological basis that allows users to build on the work of others—a progression that is currently held back by the use of exchange formats that disregard mechanical differences between machines and therefore overlook implications with respect to how well parts fit together mechanically (aka engineering fit). For the field to progress, we need a machine-independent sharing infrastructure. In this thesis, we outline three approaches that together get us closer to this: (1) 2D cutting plans that are tolerant to machine variations. Our initial take is a minimally invasive approach: replacing machine-specific elements in cutting plans with more tolerant elements using mechanical hacks like springs and wedges. The resulting models fabricate on any consumer laser cutter and in a range of materials. (2) sharing models in 3D. To allow building on the work of others, we build a 3D modeling environment for laser cutting (kyub). After users design a model, they export their 3D models to 2D cutting plans optimized for the machine and material at hand. We extend this volumetric environment with tools to edit individual plates, allowing users to leverage the efficiency of volumetric editing while having control over the most detailed elements in laser-cutting (plates) (3) converting legacy 2D cutting plans to 3D models. To handle legacy models, we build software to interactively reconstruct 3D models from 2D cutting plans. This allows users to reuse the models in more productive ways. We revisit this by automating the assembly process for a large subset of models. The above-mentioned software composes a larger system (kyub, 140,000 lines of code). This system integration enables the push towards actual use, which we demonstrate through a range of workshops where users build complex models such as fully functional guitars. By simplifying sharing and re-use and the resulting increase in model complexity, this line of work forms a small step to enable personal fabrication to scale past the maker phenomenon, towards a mainstream phenomenon—the same way that other fields, such as print (postscript) and ultimately computing itself (portable programming languages, etc.) reached mass adoption. N2 - Laserschneiden ist ein schnelles und präzises Fertigungsverfahren. Diese Eigenschaften haben das Laserschneiden zu einem starken Anwärter für die industrielle Produktion gemacht. Seitdem die Patente für die ursprüngliche Technologie begannen abzulaufen, nahm eine wachsende Gemeinschaft von Technikbegeisterten die Technologie an und begann, ihre Modelle online zu teilen. Überraschenderweise scheinen die gemeinsam genutzten Modelle größtenteils Einzelstücke zu sein (z.B. zeigten sie stolz, was eine einzelne Person an einem Nachmittag entwickeln kann). Damit das Laserschneiden zu einem relevanten Mainstream-Phänomen wird, ist es entscheidend, dass die Benutzer die Möglichkeit haben Modelle zu reproduzieren, die von erfahrenen Modellierern erstellt wurden, und somit auf der Arbeit anderer aufbauen zu können, anstatt Einzelstücke zu erstellen. Wir schaffen eine technologische Basis, die es Benutzern ermöglicht, auf der Arbeit anderer aufzubauen—eine Entwicklung, die derzeit gehemmt wird durch die Verwendung von Austauschformaten, die mechanische Unterschiede zwischen Maschinen außer Acht lassen und daher Auswirkungen darauf übersehen, wie gut Teile mechanisch zusammenpassen (aka Passung). Damit sich das Feld sich weiterentwickeln kann, brauchen wir eine maschinenunabhängige Infrastruktur für gemeinsame Nutzung. In dieser Dissertation präsentieren wir drei Ansätze, die uns zu diesem Ziel näherbringen: (1) 2D-Schnittpläne, die gegenüber Maschinenvariationen tolerant sind. Unser erster Ansatz ist ein minimalinvasiver Ansatz: Wir ersetzen maschinenspezifische Elemente in Schnittplänen durch tolerantere Elemente unter Verwendung mechanischer Hacks wie Federn und Keile. Die resultierenden Modelle können auf jedem handelsüblichen Laserschneider und in einer Reihe von Materialien hergestellt werden. (2) Teilen von Modellen in 3D. Um auf der Arbeit anderer aufbauen zu können, erstellen wir eine 3D-Modellierungsumgebung für das Laserschneiden (kyub). Nachdem die Benutzer ein Modell entworfen haben, exportieren sie ihre 3D-Modelle in 2D-Schnittpläne, die für die jeweilige Maschine und das vorhandene Material optimiert sind. Wir erweitern diese volumetrische Umgebung mit Werkzeugen zum Bearbeiten einzelner Platten, sodass Benutzer die Effizienz der volumetrischen Bearbeitung nutzen und gleichzeitig die detailliertesten Elemente beim Laserschneiden (Platten) steuern können. (3) Umwandlung von legacy 2D-Schnittplänen in 3D-Modelle. Um mit legacy Modellen umzugehen, entwickeln wir Software, um 3DModelle interaktiv aus 2D-Schnittplänen zu rekonstruieren. Dies ermöglicht Benutzern, die Modelle auf produktivere Weise wiederzuverwenden. Wir behandeln dies erneut, indem wir den Rekonstruierungsprozess für eine große Teilmenge von Modellen automatisieren. Die oben genannte Software ist in ein größeres System integriert (kyub, 140.000 Codezeilen). Diese Systemintegration ermöglicht es, den tatsächlichen Gebrauch voranzutreiben, was wir in einer Reihe von Workshops demonstrieren, in denen Benutzer komplexe Modelle wie voll funktionsfähige Gitarren bauen. Durch die Vereinfachung der gemeinsamen Nutzung und Wiederverwendung und die daraus resultierende Zunahme der Modellkomplexität wird diese Arbeitsrichtung und das daraus resultierende System letztendlich (teilweise) dazu beitragen, dass die persönliche Fertigung über das Maker-Phänomen hinausgeht und sich zu einem Mainstream-Phänomen entwickelt – genauso wie andere Bereiche, z.B. als Druck (Postscript) und schließlich selbst Computer (portable Programmiersprachen usw.), um eine Massenakzeptanz zu erreichen. KW - human computer interaction KW - digital fabrication KW - laser cutting KW - IT systems engineering KW - IT Softwarentwicklung KW - digitale Fabrikation KW - Mensch-Maschine Interaktion KW - Laserschneiden Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-578141 ER - TY - THES A1 - Rothenberger, Ralf T1 - Satisfiability thresholds for non-uniform random k-SAT T1 - Erfüllbarkeitsschwellwerte für nicht-uniformes zufälliges k-SAT N2 - Boolean Satisfiability (SAT) is one of the problems at the core of theoretical computer science. It was the first problem proven to be NP-complete by Cook and, independently, by Levin. Nowadays it is conjectured that SAT cannot be solved in sub-exponential time. Thus, it is generally assumed that SAT and its restricted version k-SAT are hard to solve. However, state-of-the-art SAT solvers can solve even huge practical instances of these problems in a reasonable amount of time. Why is SAT hard in theory, but easy in practice? One approach to answering this question is investigating the average runtime of SAT. In order to analyze this average runtime the random k-SAT model was introduced. The model generates all k-SAT instances with n variables and m clauses with uniform probability. Researching random k-SAT led to a multitude of insights and tools for analyzing random structures in general. One major observation was the emergence of the so-called satisfiability threshold: A phase transition point in the number of clauses at which the generated formulas go from asymptotically almost surely satisfiable to asymptotically almost surely unsatisfiable. Additionally, instances around the threshold seem to be particularly hard to solve. In this thesis we analyze a more general model of random k-SAT that we call non-uniform random k-SAT. In contrast to the classical model each of the n Boolean variables now has a distinct probability of being drawn. For each of the m clauses we draw k variables according to the variable distribution and choose their signs uniformly at random. Non-uniform random k-SAT gives us more control over the distribution of Boolean variables in the resulting formulas. This allows us to tailor distributions to the ones observed in practice. Notably, non-uniform random k-SAT contains the previously proposed models random k-SAT, power-law random k-SAT and geometric random k-SAT as special cases. We analyze the satisfiability threshold in non-uniform random k-SAT depending on the variable probability distribution. Our goal is to derive conditions on this distribution under which an equivalent of the satisfiability threshold conjecture holds. We start with the arguably simpler case of non-uniform random 2-SAT. For this model we show under which conditions a threshold exists, if it is sharp or coarse, and what the leading constant of the threshold function is. These are exactly the three ingredients one needs in order to prove or disprove the satisfiability threshold conjecture. For non-uniform random k-SAT with k=3 we only prove sufficient conditions under which a threshold exists. We also show some properties of the variable probabilities under which the threshold is sharp in this case. These are the first results on the threshold behavior of non-uniform random k-SAT. N2 - Das Boolesche Erfüllbarkeitsproblem (SAT) ist eines der zentralsten Probleme der theoretischen Informatik. Es war das erste Problem, dessen NP-Vollständigkeit nachgewiesen wurde, von Cook und Levin unabhängig voneinander. Heutzutage wird vermutet, dass SAT nicht in subexponentialler Zeit gelöst werden kann. Darum wird allgemein angenommen, dass SAT und seine eingeschränkte Version k-SAT nicht effizient zu lösen sind. Trotzdem können moderne SAT solver sogar riesige Echtweltinstanzen dieser Probleme in angemessener Zeit lösen. Warum ist SAT theoretisch schwer, aber einfach in der Praxis? Ein Ansatz um diese Frage zu beantworten ist die Untersuchung der durchschnittlichen Laufzeit von SAT. Um diese durchschnittliche oder typische Laufzeit analysieren zu können, wurde zufälliges k-SAT eingeführt. Dieses Modell erzeugt all k-SAT-Instanzen mit n Variablen und m Klauseln mit gleicher Wahrscheinlichkeit. Die Untersuchung des Zufallsmodells für k-SAT führte zu einer Vielzahl von Erkenntnissen und Techniken zur Untersuchung zufälliger Strukturen im Allgemeinen. Eine der größten Entdeckungen in diesem Zusammenhang war das Auftreten des sogenannten Erfüllbarkeitsschwellwerts: Ein Phasenübergang in der Anzahl der Klauseln, an dem die generierten Formeln von asymptotisch sicher erfüllbar zu asymptotisch sicher unerfüllbar wechseln. Zusätzlich scheinen Instanzen, die um diesen Übergang herum erzeugt werden, besonders schwer zu lösen zu sein. In dieser Arbeit analysieren wir ein allgemeineres Zufallsmodell für k-SAT, das wir nichtuniformes zufälliges k-SAT nennen. Im Gegensatz zum klassischen Modell, hat jede Boolesche Variable jetzt eine bestimmte Wahrscheinlichkeit gezogen zu werden. Für jede der m Klauseln ziehen wir k Variablen entsprechend ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilung und wählen ihre Vorzeichen uniform zufällig. Nichtuniformes zufälliges k-SAT gibt uns mehr Kontrolle über die Verteilung Boolescher Variablen in den resultierenden Formeln. Das erlaubt uns diese Verteilungen auf die in der Praxis beobachteten zuzuschneiden. Insbesondere enthält nichtuniformes zufälliges k-SAT die zuvor vorgestellten Modelle zufälliges k-SAT, skalenfreies zufälliges k-SAT und geometrisches zufälliges k-SAT als Spezialfälle. Wir analysieren den Erfüllbarkeitsschwellwert in nichtuniformem zufälligen k-SAT abhängig von den Wahrscheinlichkeitsverteilungen für Variablen. Unser Ziel ist es, Bedingungen an diese Verteilungen abzuleiten, unter denen ein Äquivalent der Erfüllbarkeitsschwellwertsvermutung für zufälliges k-SAT gilt. Wir fangen mit dem wahrscheinlich einfacheren Modell nichtuniformem zufälligen 2-SAT an. Für dieses Modell zeigen wir, unter welchen Bedingungen ein Schwellwert existiert, ob er steil oder flach ansteigt und was die führende Konstante der Schwellwertfunktion ist. Das sind genau die Zutaten, die man benötigt um die Erfüllbarkeitsschwellwertsvermutung zu bestätigen oder zu widerlegen. Für nichtuniformes zufälliges k-SAT mit k≥3 zeigen wir nur hinreichende Bedingungen, unter denen ein Schwellwert existiert. Wir zeigen außerdem einige Eigenschaften der Variablenwahrscheinlichkeiten, die dazu führen, dass der Schwellwert steil ansteigt. Dies sind unseres Wissens nach die ersten allgemeinen Resultate zum Schwellwertverhalten von nichtuniformem zufälligen k-SAT. KW - Boolean satisfiability KW - random k-SAT KW - satisfiability threshold KW - non-uniform distribution KW - Boolsche Erfüllbarkeit KW - nicht-uniforme Verteilung KW - zufälliges k-SAT KW - Erfüllbarkeitsschwellwert Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-549702 ER - TY - JOUR A1 - Rosin, Paul L. A1 - Lai, Yu-Kun A1 - Mould, David A1 - Yi, Ran A1 - Berger, Itamar A1 - Doyle, Lars A1 - Lee, Seungyong A1 - Li, Chuan A1 - Liu, Yong-Jin A1 - Semmo, Amir A1 - Shamir, Ariel A1 - Son, Minjung A1 - Winnemöller, Holger T1 - NPRportrait 1.0: A three-level benchmark for non-photorealistic rendering of portraits JF - Computational visual media N2 - Recently, there has been an upsurge of activity in image-based non-photorealistic rendering (NPR), and in particular portrait image stylisation, due to the advent of neural style transfer (NST). However, the state of performance evaluation in this field is poor, especially compared to the norms in the computer vision and machine learning communities. Unfortunately, the task of evaluating image stylisation is thus far not well defined, since it involves subjective, perceptual, and aesthetic aspects. To make progress towards a solution, this paper proposes a new structured, three-level, benchmark dataset for the evaluation of stylised portrait images. Rigorous criteria were used for its construction, and its consistency was validated by user studies. Moreover, a new methodology has been developed for evaluating portrait stylisation algorithms, which makes use of the different benchmark levels as well as annotations provided by user studies regarding the characteristics of the faces. We perform evaluation for a wide variety of image stylisation methods (both portrait-specific and general purpose, and also both traditional NPR approaches and NST) using the new benchmark dataset. KW - non-photorealistic rendering (NPR) KW - image stylization KW - style transfer KW - portrait KW - evaluation KW - benchmark Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s41095-021-0255-3 SN - 2096-0433 SN - 2096-0662 VL - 8 IS - 3 SP - 445 EP - 465 PB - Springer Nature CY - London ER - TY - THES A1 - Rohloff, Tobias T1 - Learning analytics at scale BT - supporting learning and teaching in MOOCs with data-driven insights N2 - Digital technologies are paving the way for innovative educational approaches. The learning format of Massive Open Online Courses (MOOCs) provides a highly accessible path to lifelong learning while being more affordable and flexible than face-to-face courses. Thereby, thousands of learners can enroll in courses mostly without admission restrictions, but this also raises challenges. Individual supervision by teachers is barely feasible, and learning persistence and success depend on students' self-regulatory skills. Here, technology provides the means for support. The use of data for decision-making is already transforming many fields, whereas in education, it is still a young research discipline. Learning Analytics (LA) is defined as the measurement, collection, analysis, and reporting of data about learners and their learning contexts with the purpose of understanding and improving learning and learning environments. The vast amount of data that MOOCs produce on the learning behavior and success of thousands of students provides the opportunity to study human learning and develop approaches addressing the demands of learners and teachers. The overall purpose of this dissertation is to investigate the implementation of LA at the scale of MOOCs and to explore how data-driven technology can support learning and teaching in this context. To this end, several research prototypes have been iteratively developed for the HPI MOOC Platform. Hence, they were tested and evaluated in an authentic real-world learning environment. Most of the results can be applied on a conceptual level to other MOOC platforms as well. The research contribution of this thesis thus provides practical insights beyond what is theoretically possible. In total, four system components were developed and extended: (1) The Learning Analytics Architecture: A technical infrastructure to collect, process, and analyze event-driven learning data based on schema-agnostic pipelining in a service-oriented MOOC platform. (2) The Learning Analytics Dashboard for Learners: A tool for data-driven support of self-regulated learning, in particular to enable learners to evaluate and plan their learning activities, progress, and success by themselves. (3) Personalized Learning Objectives: A set of features to better connect learners' success to their personal intentions based on selected learning objectives to offer guidance and align the provided data-driven insights about their learning progress. (4) The Learning Analytics Dashboard for Teachers: A tool supporting teachers with data-driven insights to enable the monitoring of their courses with thousands of learners, identify potential issues, and take informed action. For all aspects examined in this dissertation, related research is presented, development processes and implementation concepts are explained, and evaluations are conducted in case studies. Among other findings, the usage of the learner dashboard in combination with personalized learning objectives demonstrated improved certification rates of 11.62% to 12.63%. Furthermore, it was observed that the teacher dashboard is a key tool and an integral part for teaching in MOOCs. In addition to the results and contributions, general limitations of the work are discussed—which altogether provide a solid foundation for practical implications and future research. N2 - Digitale Technologien sind Wegbereiter für innovative Bildungsansätze. Das Lernformat der Massive Open Online Courses (MOOCs) bietet einen einfachen und globalen Zugang zu lebenslangem Lernen und ist oft kostengünstiger und flexibler als klassische Präsenzlehre. Dabei können sich Tausende von Lernenden meist ohne Zulassungsbeschränkung in Kurse einschreiben, wodurch jedoch auch Herausforderungen entstehen. Eine individuelle Betreuung durch Lehrende ist kaum möglich und das Durchhaltevermögen und der Lernerfolg hängen von selbstregulatorischen Fähigkeiten der Lernenden ab. Hier bietet Technologie die Möglichkeit zur Unterstützung. Die Nutzung von Daten zur Entscheidungsfindung transformiert bereits viele Bereiche, aber im Bildungswesen ist dies noch eine junge Forschungsdisziplin. Als Learning Analytics (LA) wird das Messen, Erfassen, Analysieren und Auswerten von Daten über Lernende und ihren Lernkontext verstanden, mit dem Ziel, das Lernen und die Lernumgebungen zu verstehen und zu verbessern. Die riesige Menge an Daten, die MOOCs über das Lernverhalten und den Lernerfolg produzieren, bietet die Möglichkeit, das menschliche Lernen zu studieren und Ansätze zu entwickeln, die den Anforderungen von Lernenden und Lehrenden gerecht werden. Der Schwerpunkt dieser Dissertation liegt auf der Implementierung von LA für die Größenordnung von MOOCs und erforscht dabei, wie datengetriebene Technologie das Lernen und Lehren in diesem Kontext unterstützen kann. Zu diesem Zweck wurden mehrere Forschungsprototypen iterativ für die HPI-MOOC-Plattform entwickelt. Daher wurden diese in einer authentischen und realen Lernumgebung getestet und evaluiert. Die meisten Ergebnisse lassen sich auf konzeptioneller Ebene auch auf andere MOOC-Plattformen übertragen, wodurch der Forschungsbeitrag dieser Arbeit praktische Erkenntnisse über das theoretisch Mögliche hinaus liefert. Insgesamt wurden vier Systemkomponenten entwickelt und erweitert: (1) Die LA-Architektur: Eine technische Infrastruktur zum Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von ereignisgesteuerten Lerndaten basierend auf einem schemaagnostischem Pipelining in einer serviceorientierten MOOC-Plattform. (2) Das LA-Dashboard für Lernende: Ein Werkzeug zur datengesteuerten Unterstützung der Selbstregulierung, insbesondere um Lernende in die Lage zu versetzen, ihre Lernaktivitäten, ihren Fortschritt und ihren Lernerfolg selbst zu evaluieren und zu planen. (3) Personalisierte Lernziele: Eine Reihe von Funktionen, um den Lernerfolg besser mit persönlichen Absichten zu verknüpfen, die auf ausgewählten Lernzielen basieren, um Leitlinien anzubieten und die bereitgestellten datengetriebenen Einblicke über den Lernfortschritt darauf abzustimmen. (4) Das LA-Dashboard für Lehrende: Ein Hilfsmittel, das Lehrkräfte mit datengetriebenen Erkenntnissen unterstützt, um ihre Kurse mit Tausenden von Lernenden zu überblicken, mögliche Probleme zu erkennen und fundierte Maßnahmen zu ergreifen. Für alle untersuchten Aspekte dieser Dissertation werden verwandte Forschungsarbeiten vorgestellt, Entwicklungsprozesse und Implementierungskonzepte erläutert und Evaluierungen in Fallstudien durchgeführt. Unter anderem konnte durch den Einsatz des Dashboards für Lernende in Kombination mit personalisierten Lernzielen verbesserte Zertifizierungsraten von 11,62% bis 12,63% nachgewiesen werden. Außerdem wurde beobachtet, dass das Dashboard für Lehrende ein entscheidendes Werkzeug und ein integraler Bestandteil für die Lehre in MOOCs ist. Neben den Ergebnissen und Beiträgen werden generelle Einschränkungen der Arbeit diskutiert, die insgesamt eine fundierte Grundlage für praktische Implikationen und zukünftige Forschungsvorhaben schaffen. KW - Learning Analytics KW - MOOCs KW - Self-Regulated Learning KW - E-Learning KW - Service-Oriented Architecture KW - Online Learning Environments Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-526235 ER - TY - GEN A1 - Risch, Julian A1 - Krestel, Ralf T1 - My Approach = Your Apparatus? BT - Entropy-Based Topic Modeling on Multiple Domain-Specific Text Collections T2 - Libraries N2 - Comparative text mining extends from genre analysis and political bias detection to the revelation of cultural and geographic differences, through to the search for prior art across patents and scientific papers. These applications use cross-collection topic modeling for the exploration, clustering, and comparison of large sets of documents, such as digital libraries. However, topic modeling on documents from different collections is challenging because of domain-specific vocabulary. We present a cross-collection topic model combined with automatic domain term extraction and phrase segmentation. This model distinguishes collection-specific and collection-independent words based on information entropy and reveals commonalities and differences of multiple text collections. We evaluate our model on patents, scientific papers, newspaper articles, forum posts, and Wikipedia articles. In comparison to state-of-the-art cross-collection topic modeling, our model achieves up to 13% higher topic coherence, up to 4% lower perplexity, and up to 31% higher document classification accuracy. More importantly, our approach is the first topic model that ensures disjunct general and specific word distributions, resulting in clear-cut topic representations. KW - Topic modeling KW - Automatic domain term extraction KW - Entropy Y1 - 2018 SN - 978-1-4503-5178-2 U6 - https://doi.org/10.1145/3197026.3197038 SN - 2575-7865 SN - 2575-8152 SP - 283 EP - 292 PB - Association for Computing Machinery CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Risch, Julian A1 - Krestel, Ralf T1 - Domain-specific word embeddings for patent classification JF - Data Technologies and Applications N2 - Purpose Patent offices and other stakeholders in the patent domain need to classify patent applications according to a standardized classification scheme. The purpose of this paper is to examine the novelty of an application it can then be compared to previously granted patents in the same class. Automatic classification would be highly beneficial, because of the large volume of patents and the domain-specific knowledge needed to accomplish this costly manual task. However, a challenge for the automation is patent-specific language use, such as special vocabulary and phrases. Design/methodology/approach To account for this language use, the authors present domain-specific pre-trained word embeddings for the patent domain. The authors train the model on a very large data set of more than 5m patents and evaluate it at the task of patent classification. To this end, the authors propose a deep learning approach based on gated recurrent units for automatic patent classification built on the trained word embeddings. Findings Experiments on a standardized evaluation data set show that the approach increases average precision for patent classification by 17 percent compared to state-of-the-art approaches. In this paper, the authors further investigate the model’s strengths and weaknesses. An extensive error analysis reveals that the learned embeddings indeed mirror patent-specific language use. The imbalanced training data and underrepresented classes are the most difficult remaining challenge. Originality/value The proposed approach fulfills the need for domain-specific word embeddings for downstream tasks in the patent domain, such as patent classification or patent analysis. KW - Deep learning KW - Document classification KW - Word embedding KW - Patents Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1108/DTA-01-2019-0002 SN - 2514-9288 SN - 2514-9318 VL - 53 IS - 1 SP - 108 EP - 122 PB - Emerald Group Publishing Limited CY - Bingley ER - TY - JOUR A1 - Risch, Julian A1 - Krestel, Ralf ED - Agarwal, Basant ED - Nayak, Richi ED - Mittal, Namita ED - Patnaik, Srikanta T1 - Toxic comment detection in online discussions JF - Deep learning-based approaches for sentiment analysis N2 - Comment sections of online news platforms are an essential space to express opinions and discuss political topics. In contrast to other online posts, news discussions are related to particular news articles, comments refer to each other, and individual conversations emerge. However, the misuse by spammers, haters, and trolls makes costly content moderation necessary. Sentiment analysis can not only support moderation but also help to understand the dynamics of online discussions. A subtask of content moderation is the identification of toxic comments. To this end, we describe the concept of toxicity and characterize its subclasses. Further, we present various deep learning approaches, including datasets and architectures, tailored to sentiment analysis in online discussions. One way to make these approaches more comprehensible and trustworthy is fine-grained instead of binary comment classification. On the downside, more classes require more training data. Therefore, we propose to augment training data by using transfer learning. We discuss real-world applications, such as semi-automated comment moderation and troll detection. Finally, we outline future challenges and current limitations in light of most recent research publications. KW - deep learning KW - natural language processing KW - user-generated content KW - toxic comment classification KW - hate speech detection Y1 - 2020 SN - 978-981-15-1216-2 SN - 978-981-15-1215-5 U6 - https://doi.org/10.1007/978-981-15-1216-2_4 SN - 2524-7565 SN - 2524-7573 SP - 85 EP - 109 PB - Springer CY - Singapore ER -