TY - CHAP A1 - Breitlauch, Linda A1 - Noskova, Tatiana N. A1 - Rensing, Christoph A1 - Ifenthaler, Dirk A1 - Owassapian, Dominik A1 - Hensinger, Johannes A1 - Buschmann, Jana A1 - Glasemann, Marie A1 - Dirwelis, Swenja A1 - Mach, Michael A1 - Kallookaran, Michael A1 - Robra-Bissantz, Susanne A1 - Zoerner, Dietmar A1 - Köhlmann, Wiebke A1 - Brandt, Christopher A1 - Kutzner, Tobias A1 - Steinert, Christian ED - Lucke, Ulrike ED - Grünewald, Franka ED - Hafer, Jörg T1 - E-Learning Symposium 2014 T1 - E-Learning Symposium 2014 BT - Mobil und vernetzt – studieren im digitalen Zeitalter ; Potsdam, 14. November 2014 BT - mobile and connected – studying in the digital age ; Potsdam, 14th of November 2014 N2 - Der Tagungsband zum E-Learning Symposium 2014 an der Universität Potsdam beleuchtet die diversen Zielgruppen und Anwendungsbereiche, die aktuell in der E-Learning-Forschung angesprochen werden. Während im letzten Symposium 2012 der Dozierende mit den unterschiedlichen Möglichkeiten der Studierendenaktivierung und Lehrgestaltung im Fokus der Diskussionen stand, werden in diesem Jahr in einem großen Teil der Beiträge die Studierenden ins Zentrum der Aufmerksamkeit gerückt. Dass nicht nur der Inhalt des Lernmediums für den Lernerfolg eine Rolle spielt, sondern auch dessen Unterhaltungswert und die Freude, die die Lernenden während des Prozesses der Wissensakquise empfinden, zeigt sehr anschaulich die Keynote von Linda Breitlauch zum Thema „Faites vos Jeux“ (Spielen Sie jetzt). Der Beitrag von Zoerner et al. verbindet den Gedanken des spiele-basierten Lernens mit dem nach wie vor aktuellen Thema des mobilen Lernens. Auch in diesem Forschungsbereich spielt die Fokussierung auf den Lernenden eine immer herausragendere Rolle. Einen Schritt weiter in Richtung Individualisierung geht in diesem Zusammenhang der eingeladene Vortrag von Christoph Rensing, der sich mit der Adaptivität von mobilen Lernanwendungen beschäftigt. Mit Hilfe zur Verfügung stehender Kontextinformationen sollen gezielt individuelle Lernprozesse unterstützt werden. Alle Beiträge, die sich auf mobile Applikationen und auf Spiele beziehen, sprechen auch die zwischenmenschliche Komponente am Lernen an. So wird neben der Mobilität insbesondere auch der Austausch von Lernobjekten zwischen Lernenden (vergleiche den Beitrag von Zoerner et al.) sowie die Kooperation zwischen Lernenden (siehe Beitrag von Kallookaran und Robra-Bissantz) diskutiert. Der interpersonelle Kontakt spielt allerdings ebenfalls in den Beiträgen ohne Spiel- oder App-Fokussierung eine Rolle. Tutoren werden beispielsweise zur Moderation von Lernprozessen eingesetzt und Lerngruppen gegründet um das problem-orientierte Lernen stärker in den Mittelpunkt zu rücken (siehe Beitrag von Mach und Dirwelis) bzw. näher am Bedarf der Studierenden zu arbeiten (wie in eingeladenen Vortrag von Tatiana N. Noskova sowie in dem Beitrag von Mach und Dirwelis beschrieben). In der Evaluation wird ebenfalls der Schritt weg von anonymen, akkumulierten statistischen Auswertungen hin zu individualisierten Nutzerprofilen im Bereich des Learning Analytics untersucht (vergleiche dazu den Beitrag von Ifenthaler). Neben der Schwerpunktsetzung auf die Lernenden und deren Mobilität rückt das Thema Transmedialität stärker ins Zentrum der Forschung. Während schon die Keynote mit ihrem Spielefokus darauf anspricht, geht es in weiteren Beiträgen darum Abläufe aus der analogen Welt bestmöglich in der digitalen Welt abzubilden. Lerninhalte, die bisher mittels Bildern und Texten für Lehrende und Lernende zugänglich gemacht wurden, werden nunmehr mit weiteren Medien, insbesondere Videos, angereichert um deren Verständnis zu erhöhen. Dies ist beispielsweise geeignet, um Bewegungsabläufe im Sport (vergleiche dazu den Beitrag von Owassapian und Hensinger) oder musikpraktische Übungen wie Bodyperkussion (beschrieben im Beitrag von Buschmann und Glasemann) zu erlernen Lernendenfokussierung, persönlicher Austausch, Mobilität und Transmedialität sind somit einige der Kernthemen, die Sie in diesem Sammelband erwarten. Auch zeigt die häufige Verknüpfung verschedener dieser Kernthemen, dass keines davon ein Randthema ist, sondern sich die Summe aus allen im E-Learning bündelt und damit eine neue Qualität für Lehre, Studium und Forschung erreicht werden kann. KW - E-Learning KW - mobiles lernen KW - game-based learning KW - Onlinelehre Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-72154 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Lindauer, T. Marius T1 - Algorithm selection, scheduling and configuration of Boolean constraint solvers N2 - Boolean constraint solving technology has made tremendous progress over the last decade, leading to industrial-strength solvers, for example, in the areas of answer set programming (ASP), the constraint satisfaction problem (CSP), propositional satisfiability (SAT) and satisfiability of quantified Boolean formulas (QBF). However, in all these areas, there exist multiple solving strategies that work well on different applications; no strategy dominates all other strategies. Therefore, no individual solver shows robust state-of-the-art performance in all kinds of applications. Additionally, the question arises how to choose a well-performing solving strategy for a given application; this is a challenging question even for solver and domain experts. One way to address this issue is the use of portfolio solvers, that is, a set of different solvers or solver configurations. We present three new automatic portfolio methods: (i) automatic construction of parallel portfolio solvers (ACPP) via algorithm configuration,(ii) solving the $NP$-hard problem of finding effective algorithm schedules with Answer Set Programming (aspeed), and (iii) a flexible algorithm selection framework (claspfolio2) allowing for fair comparison of different selection approaches. All three methods show improved performance and robustness in comparison to individual solvers on heterogeneous instance sets from many different applications. Since parallel solvers are important to effectively solve hard problems on parallel computation systems (e.g., multi-core processors), we extend all three approaches to be effectively applicable in parallel settings. We conducted extensive experimental studies different instance sets from ASP, CSP, MAXSAT, Operation Research (OR), SAT and QBF that indicate an improvement in the state-of-the-art solving heterogeneous instance sets. Last but not least, from our experimental studies, we deduce practical advice regarding the question when to apply which of our methods. N2 - Bool'sche Solver Technologie machte enormen Fortschritt im letzten Jahrzehnt, was beispielsweise zu industrie-relevanten Solvern auf der Basis von Antwortmengenprogrammierung (ASP), dem Constraint Satisfcation Problem (CSP), dem Erfüllbarkeitsproblem für aussagenlogische Formeln (SAT) und dem Erfüllbarkeitsproblem für quantifizierte boolesche Formeln (QBF) führte. Allerdings gibt es in all diesen Bereichen verschiedene Lösungsstrategien, welche bei verschiedenen Anwendungen unterschiedlich effizient sind. Dabei gibt es keine einzelne Strategie, die alle anderen Strategien dominiert. Das führt dazu, dass es keinen robusten Solver für das Lösen von allen möglichen Anwendungsprobleme gibt. Die Wahl der richtigen Strategie für eine neue Anwendung ist eine herausforderne Problemstellung selbst für Solver- und Anwendungsexperten. Eine Möglichkeit, um Solver robuster zu machen, sind Portfolio-Ansätze. Wir stellen drei automatisch einsetzbare Portfolio-Ansätze vor: (i) automatische Konstruktion von parallelen Portfolio-Solvern (ACPP) mit Algorithmen-Konfiguration, (ii) das Lösen des $NP$-harten Problems zur Algorithmen-Ablaufplanung (aspeed) mit ASP, und (iii) ein flexibles Algorithmen-Selektionsframework (claspfolio2), was viele Techniken von Algorithmen-Selektion parametrisiert implementiert und eine faire Vergleichbarkeit zwischen Ihnen erlaubt. Alle drei Methoden verbessern die Robustheit des Solvingprozesses für heterogenen Instanzmengen bestehend aus unterschiedlichsten Anwendungsproblemen. Parallele Solver sind zunehmend der Schlüssel zum effektiven Lösen auf multi-core Maschinen. Daher haben wir all unsere Ansätze auch für den Einsatz auf parallelen Architekturen erweitert. Umfangreiche Experimente auf ASP, CSP, MAXSAT, Operation Research (OR), SAT und QBF zeigen, dass der Stand der Technik durch verbesserte Performanz auf heterogenen Instanzmengen verbessert wurde. Auf Grundlage dieser Experimente leiten wir auch Ratschläge ab, in welchen Anwendungsszenarien welches unserer Verfahren angewendet werden sollte. T2 - Algorithmen-Selektion, -Ablaufplanung und -Konfiguration von Bool'schen Constraint Solvern KW - algorithm configuration KW - algorithm scheduling KW - algorithm selection KW - parallel solving KW - Boolean constraint solver KW - Algorithmenselektion KW - Algorithmenablaufplanung KW - Algorithmenkonfiguration KW - paralleles Lösen Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-71260 ER - TY - THES A1 - Videla, Santiago T1 - Reasoning on the response of logical signaling networks with answer set programming T1 - Modellierung Logischer Signalnetzwerke mittels Antwortmengenprogrammierung N2 - Deciphering the functioning of biological networks is one of the central tasks in systems biology. In particular, signal transduction networks are crucial for the understanding of the cellular response to external and internal perturbations. Importantly, in order to cope with the complexity of these networks, mathematical and computational modeling is required. We propose a computational modeling framework in order to achieve more robust discoveries in the context of logical signaling networks. More precisely, we focus on modeling the response of logical signaling networks by means of automated reasoning using Answer Set Programming (ASP). ASP provides a declarative language for modeling various knowledge representation and reasoning problems. Moreover, available ASP solvers provide several reasoning modes for assessing the multitude of answer sets. Therefore, leveraging its rich modeling language and its highly efficient solving capacities, we use ASP to address three challenging problems in the context of logical signaling networks: learning of (Boolean) logical networks, experimental design, and identification of intervention strategies. Overall, the contribution of this thesis is three-fold. Firstly, we introduce a mathematical framework for characterizing and reasoning on the response of logical signaling networks. Secondly, we contribute to a growing list of successful applications of ASP in systems biology. Thirdly, we present a software providing a complete pipeline for automated reasoning on the response of logical signaling networks. N2 - Deciphering the functioning of biological networks is one of the central tasks in systems biology. In particular, signal transduction networks are crucial for the understanding of the cellular response to external and internal perturbations. Importantly, in order to cope with the complexity of these networks, mathematical and computational modeling is required. We propose a computational modeling framework in order to achieve more robust discoveries in the context of logical signaling networks. More precisely, we focus on modeling the response of logical signaling networks by means of automated reasoning using Answer Set Programming (ASP). ASP provides a declarative language for modeling various knowledge representation and reasoning problems. Moreover, available ASP solvers provide several reasoning modes for assessing the multitude of answer sets. Therefore, leveraging its rich modeling language and its highly efficient solving capacities, we use ASP to address three challenging problems in the context of logical signaling networks: learning of (Boolean) logical networks, experimental design, and identification of intervention strategies. Overall, the contribution of this thesis is three-fold. Firstly, we introduce a mathematical framework for characterizing and reasoning on the response of logical signaling networks. Secondly, we contribute to a growing list of successful applications of ASP in systems biology. Thirdly, we present a software providing a complete pipeline for automated reasoning on the response of logical signaling networks. KW - Systembiologie KW - logische Signalnetzwerke KW - Antwortmengenprogrammierung KW - systems biology KW - logical signaling networks KW - answer set programming Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-71890 ER - TY - JOUR A1 - Zoerner, Dietmar A1 - Köhlmann, Wiebke A1 - Brandt, Christopher T1 - Mobiles spielebasiertes Lernen an historischen Lernorten JF - E-Learning Symposium 2014 : Mobil und vernetzt – studieren im digitalen Zeitalter ; Potsdam, 14. November 2014 N2 - Im Rahmen eines interdisziplinären studentischen Projekts wurde ein Framework für mobile pervasive Lernspiele entwickelt. Am Beispiel des historischen Lernortes Park Sanssouci wurde auf dieser Grundlage ein Lernspiel für Schülerinnen und Schüler implementiert. Die geplante Evaluation soll die Lernwirksamkeit von geobasierten mobilen Lernspielen messen. Dazu wird die Intensität des Flow-Erlebens mit einer ortsgebundenen alternativen Umsetzung verglichen. Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-442354 SP - 53 EP - 54 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -