TY - GEN A1 - Al Laban, Firas A1 - Reger, Martin A1 - Lucke, Ulrike T1 - Closing the Policy Gap in the Academic Bridge T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - The highly structured nature of the educational sector demands effective policy mechanisms close to the needs of the field. That is why evidence-based policy making, endorsed by the European Commission under Erasmus+ Key Action 3, aims to make an alignment between the domains of policy and practice. Against this background, this article addresses two issues: First, that there is a vertical gap in the translation of higher-level policies to local strategies and regulations. Second, that there is a horizontal gap between educational domains regarding the policy awareness of individual players. This was analyzed in quantitative and qualitative studies with domain experts from the fields of virtual mobility and teacher training. From our findings, we argue that the combination of both gaps puts the academic bridge from secondary to tertiary education at risk, including the associated knowledge proficiency levels. We discuss the role of digitalization in the academic bridge by asking the question: which value does the involved stakeholders expect from educational policies? As a theoretical basis, we rely on the model of value co-creation for and by stakeholders. We describe the used instruments along with the obtained results and proposed benefits. Moreover, we reflect on the methodology applied, and we finally derive recommendations for future academic bridge policies. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1310 KW - policy evaluation KW - higher education KW - virtual mobility KW - teacher training Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-583572 SN - 1866-8372 IS - 1310 ER - TY - THES A1 - Böken, Björn T1 - Improving prediction accuracy using dynamic information N2 - Accurately solving classification problems nowadays is likely to be the most relevant machine learning task. Binary classification separating two classes only is algorithmically simpler but has fewer potential applications as many real-world problems are multi-class. On the reverse, separating only a subset of classes simplifies the classification task. Even though existing multi-class machine learning algorithms are very flexible regarding the number of classes, they assume that the target set Y is fixed and cannot be restricted once the training is finished. On the other hand, existing state-of-the-art production environments are becoming increasingly interconnected with the advance of Industry 4.0 and related technologies such that additional information can simplify the respective classification problems. In light of this, the main aim of this thesis is to introduce dynamic classification that generalizes multi-class classification such that the target class set can be restricted arbitrarily to a non-empty class subset M of Y at any time between two consecutive predictions. This task is solved by a combination of two algorithmic approaches. First, classifier calibration, which transforms predictions into posterior probability estimates that are intended to be well calibrated. The analysis provided focuses on monotonic calibration and in particular corrects wrong statements that appeared in the literature. It also reveals that bin-based evaluation metrics, which became popular in recent years, are unjustified and should not be used at all. Next, the validity of Platt scaling, which is the most relevant parametric calibration approach, is analyzed in depth. In particular, its optimality for classifier predictions distributed according to four different families of probability distributions as well its equivalence with Beta calibration up to a sigmoidal preprocessing are proven. For non-monotonic calibration, extended variants on kernel density estimation and the ensemble method EKDE are introduced. Finally, the calibration techniques are evaluated using a simulation study with complete information as well as on a selection of 46 real-world data sets. Building on this, classifier calibration is applied as part of decomposition-based classification that aims to reduce multi-class problems to simpler (usually binary) prediction tasks. For the involved fusing step performed at prediction time, a new approach based on evidence theory is presented that uses classifier calibration to model mass functions. This allows the analysis of decomposition-based classification against a strictly formal background and to prove closed-form equations for the overall combinations. Furthermore, the same formalism leads to a consistent integration of dynamic class information, yielding a theoretically justified and computationally tractable dynamic classification model. The insights gained from this modeling are combined with pairwise coupling, which is one of the most relevant reduction-based classification approaches, such that all individual predictions are combined with a weight. This not only generalizes existing works on pairwise coupling but also enables the integration of dynamic class information. Lastly, a thorough empirical study is performed that compares all newly introduced approaches to existing state-of-the-art techniques. For this, evaluation metrics for dynamic classification are introduced that depend on corresponding sampling strategies. Thereafter, these are applied during a three-part evaluation. First, support vector machines and random forests are applied on 26 data sets from the UCI Machine Learning Repository. Second, two state-of-the-art deep neural networks are evaluated on five benchmark data sets from a relatively recent reference work. Here, computationally feasible strategies to apply the presented algorithms in combination with large-scale models are particularly relevant because a naive application is computationally intractable. Finally, reference data from a real-world process allowing the inclusion of dynamic class information are collected and evaluated. The results show that in combination with support vector machines and random forests, pairwise coupling approaches yield the best results, while in combination with deep neural networks, differences between the different approaches are mostly small to negligible. Most importantly, all results empirically confirm that dynamic classification succeeds in improving the respective prediction accuracies. Therefore, it is crucial to pass dynamic class information in respective applications, which requires an appropriate digital infrastructure. N2 - Klassifikationsprobleme akkurat zu lösen ist heutzutage wahrscheinlich die relevanteste Machine-Learning-Aufgabe. Binäre Klassifikation zur Unterscheidung von nur zwei Klassen ist algorithmisch einfacher, hat aber weniger potenzielle Anwendungen, da in der Praxis oft Mehrklassenprobleme auftreten. Demgegenüber vereinfacht die Unterscheidung nur innerhalb einer Untermenge von Klassen die Problemstellung. Obwohl viele existierende Machine-Learning-Algorithmen sehr flexibel mit Blick auf die Anzahl der Klassen sind, setzen sie voraus, dass die Zielmenge Y fest ist und nicht mehr eingeschränkt werden kann, sobald das Training abgeschlossen ist. Allerdings sind moderne Produktionsumgebungen mit dem Voranschreiten von Industrie 4.0 und entsprechenden Technologien zunehmend digital verbunden, sodass zusätzliche Informationen die entsprechenden Klassifikationsprobleme vereinfachen können. Vor diesem Hintergrund ist das Hauptziel dieser Arbeit, dynamische Klassifikation als Verallgemeinerung von Mehrklassen-Klassifikation einzuführen, bei der die Zielmenge jederzeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Vorhersagen zu einer beliebigen, nicht leeren Teilmenge eingeschränkt werden kann. Diese Aufgabe wird durch die Kombination von zwei algorithmischen Ansätzen gelöst. Zunächst wird Klassifikator-Kalibrierung eingesetzt, mittels der Vorhersagen in Schätzungen der A-Posteriori-Wahrscheinlichkeiten transformiert werden, die gut kalibriert sein sollen. Die durchgeführte Analyse zielt auf monotone Kalibrierung ab und korrigiert insbesondere Falschaussagen, die in Referenzarbeiten veröffentlicht wurden. Außerdem zeigt sie, dass Bin-basierte Fehlermaße, die in den letzten Jahren populär geworden sind, ungerechtfertigt sind und nicht verwendet werden sollten. Weiterhin wird die Validität von Platt Scaling, dem relevantesten, parametrischen Kalibrierungsverfahren, genau analysiert. Insbesondere wird seine Optimalität für Klassifikatorvorhersagen, die gemäß vier Familien von Verteilungsfunktionen verteilt sind, sowie die Äquivalenz zu Beta-Kalibrierung bis auf eine sigmoidale Vorverarbeitung gezeigt. Für nicht monotone Kalibrierung werden erweiterte Varianten der Kerndichteschätzung und die Ensemblemethode EKDE eingeführt. Schließlich werden die Kalibrierungsverfahren im Rahmen einer Simulationsstudie mit vollständiger Information sowie auf 46 Referenzdatensätzen ausgewertet. Hierauf aufbauend wird Klassifikator-Kalibrierung als Teil von reduktionsbasierter Klassifikation eingesetzt, die zum Ziel hat, Mehrklassenprobleme auf einfachere (üblicherweise binäre) Entscheidungsprobleme zu reduzieren. Für den zugehörigen, während der Vorhersage notwendigen Fusionsschritt wird ein neuer, auf Evidenztheorie basierender Ansatz eingeführt, der Klassifikator-Kalibrierung zur Modellierung von Massefunktionen nutzt. Dies ermöglicht die Analyse von reduktionsbasierter Klassifikation in einem formalen Kontext sowie geschlossene Ausdrücke für die entsprechenden Gesamtkombinationen zu beweisen. Zusätzlich führt derselbe Formalismus zu einer konsistenten Integration von dynamischen Klasseninformationen, sodass sich ein theoretisch fundiertes und effizient zu berechnendes, dynamisches Klassifikationsmodell ergibt. Die hierbei gewonnenen Einsichten werden mit Pairwise Coupling, einem der relevantesten Verfahren für reduktionsbasierte Klassifikation, verbunden, wobei alle individuellen Vorhersagen mit einer Gewichtung kombiniert werden. Dies verallgemeinert nicht nur existierende Ansätze für Pairwise Coupling, sondern führt darüber hinaus auch zu einer Integration von dynamischen Klasseninformationen. Abschließend wird eine umfangreiche empirische Studie durchgeführt, die alle neu eingeführten Verfahren mit denen aus dem Stand der Forschung vergleicht. Hierfür werden Bewertungsfunktionen für dynamische Klassifikation eingeführt, die auf Sampling-Strategien basieren. Anschließend werden diese im Rahmen einer dreiteiligen Studie angewendet. Zunächst werden Support Vector Machines und Random Forests auf 26 Referenzdatensätzen aus dem UCI Machine Learning Repository angewendet. Im zweiten Teil werden zwei moderne, tiefe neuronale Netze auf fünf Referenzdatensätzen aus einer relativ aktuellen Referenzarbeit ausgewertet. Hierbei sind insbesondere Strategien relevant, die die Anwendung der eingeführten Verfahren in Verbindung mit großen Modellen ermöglicht, da eine naive Vorgehensweise nicht durchführbar ist. Schließlich wird ein Referenzdatensatz aus einem Produktionsprozess gewonnen, der die Integration von dynamischen Klasseninformationen ermöglicht, und ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass Pairwise-Coupling-Verfahren in Verbindung mit Support Vector Machines und Random Forests die besten Ergebnisse liefern, während in Verbindung mit tiefen neuronalen Netzen die Unterschiede zwischen den Verfahren oft klein bis vernachlässigbar sind. Am wichtigsten ist, dass alle Ergebnisse zeigen, dass dynamische Klassifikation die entsprechenden Erkennungsgenauigkeiten verbessert. Daher ist es entscheidend, dynamische Klasseninformationen in den entsprechenden Anwendungen zur Verfügung zu stellen, was eine entsprechende digitale Infrastruktur erfordert. KW - dynamic classification KW - multi-class classification KW - classifier calibration KW - evidence theory KW - Dempster–Shafer theory KW - Deep Learning KW - Deep Learning KW - Dempster-Shafer-Theorie KW - Klassifikator-Kalibrierung KW - dynamische Klassifikation KW - Evidenztheorie KW - Mehrklassen-Klassifikation Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-585125 ER - TY - THES A1 - Cichalla, Anika Katleen T1 - Ein konstruktivistisches Modell für die Didaktik der Informatik im Bachelorstudium T1 - A constructivistic model for the didactics of computational science in bachelor studies N2 - Lehrende in der Lehrkräfteausbildung sind stets damit konfrontiert, dass sie den Studierenden innovative Methoden modernen Schulunterrichts traditionell rezipierend vorstellen. In Deutschland gibt es circa 40 Universitäten, die Informatik mit Lehramtsbezug ausbilden. Allerdings gibt es nur wenige Konzepte, die sich mit der Verbindung von Bildungswissenschaften und der Informatik mit ihrer Didaktik beschäftigen und keine Konzepte, die eine konstruktivistische Lehre in der Informatik verfolgen. Daher zielt diese Masterarbeit darauf ab, diese Lücke aufgreifen und anhand des „Didaktik der Informatik I“ Moduls der Universität Potsdam ein Modell zur konstruktivistischen Hochschullehre zu entwickeln. Dabei soll ein bestehendes konstruktivistisches Lehrmodell auf die Informatikdidaktik übertragen und Elemente zur Verbindung von Bildungswissenschaften, Fachwissenschaften und Fachdidaktiken mit einbezogen werden. Dies kann eine Grundlage für die Planung von Informatikdidaktischen Modulen bieten, aber auch als Inspiration zur Übertragung bestehender innovativer Lehrkonzepte auf andere Fachdidaktiken dienen. Um ein solches konstruktivistisches Lehr-Lern-Modell zu erstellen, wird zunächst der Zusammenhang von Bildungswissenschaften, Fachwissenschaften und Fachdidaktiken erläutert und anschließend die Notwendigkeit einer Vernetzung hervorgehoben. Hieran folgt eine Darstellung zu relevanten Lerntheorien und bereits entwickelten innovativen Lernkonzepten. Anknüpfend wird darauf eingegangen, welche Anforderungen die Kultusminister- Konferenz an die Ausbildung von Lehrkräften stellt und wie diese Ausbildung für die Informatik momentan an der Universität Potsdam erfolgt. Aus allen Erkenntnissen heraus werden Anforderungen an ein konstruktivistisches Lehrmodell festgelegt. Unter Berücksichtigung der Voraussetzungen der Studienordnung für das Lehramt Informatik wird anschließend ein Modell für konstruktivistische Informatikdidaktik vorgestellt. Weiterführende Forschung könnte sich damit auseinandersetzen, inwiefern sich die Motivation und Leistung im vergleich zum ursprünglichen Modul ändert und ob die Kompetenzen zur Unterrichtsplanung und Unterrichtsgestaltung durch das neue Modulkonzept stärker ausgebaut werden können. N2 - Teachers in teacher training are always confronted with the fact that they present innovative methods of modern school teaching to students in a traditionally receptive way. In Germany, there are about 40 universities that train computational science with a focus on teaching. However, there are only a few concepts that deal with the connection of educational science and computer science with its didactics and no concepts that pursue constructivist teaching in computational science. Therefore, this master thesis aims to address this gap and to develop a model for constructivist university teaching based on the "Didactics of Computational Science I" module at the University of Potsdam. An existing constructivist teaching model is to be transferred to computational science didactics and elements for the connection of general pedagogy, scientific theory and didactics are to be included. This can provide a basis for planning computational science didactic modules, but also serve as inspiration for transferring existing innovative teaching concepts to other subject didactics. In order to create such a constructivist teaching-learning model, the interrelationship of general pedagogy, scientific theory and didactics is first explained and then the necessity of networking is emphasized. This is followed by a presentation of relevant learning theories and innovative learning concepts already developed. Subsequently, the requirements of the Standing Conference of the Ministers of Education and Cultural Affairs (Kultusministerkonferenz) for the training of teachers and how this training for computer science is currently carried out at the University of Potsdam are discussed. From all findings, requirements for a constructivist teaching model are defined. Taking into account the requirements of the study regulations for the computer science teaching profession, a model for constructivist computer science didactics is then presented. Further research could address the extent to which motivation and performance change in comparison to the original module and whether the competencies for lesson planning and lesson design can be more developed on base of the new module concept. KW - education KW - university education KW - teacher training KW - Hochschulbildung KW - Lehrkräfteausbildung KW - Konstruktivismus KW - construktivism KW - Informatik KW - Informatikdidaktik KW - Computational Science KW - didactics Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-550710 ER - TY - GEN A1 - Prasse, Paul A1 - Iversen, Pascal A1 - Lienhard, Matthias A1 - Thedinga, Kristina A1 - Herwig, Ralf A1 - Scheffer, Tobias T1 - Pre-Training on In Vitro and Fine-Tuning on Patient-Derived Data Improves Deep Neural Networks for Anti-Cancer Drug-Sensitivity Prediction T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Large-scale databases that report the inhibitory capacities of many combinations of candidate drug compounds and cultivated cancer cell lines have driven the development of preclinical drug-sensitivity models based on machine learning. However, cultivated cell lines have devolved from human cancer cells over years or even decades under selective pressure in culture conditions. Moreover, models that have been trained on in vitro data cannot account for interactions with other types of cells. Drug-response data that are based on patient-derived cell cultures, xenografts, and organoids, on the other hand, are not available in the quantities that are needed to train high-capacity machine-learning models. We found that pre-training deep neural network models of drug sensitivity on in vitro drug-sensitivity databases before fine-tuning the model parameters on patient-derived data improves the models’ accuracy and improves the biological plausibility of the features, compared to training only on patient-derived data. From our experiments, we can conclude that pre-trained models outperform models that have been trained on the target domains in the vast majority of cases. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1300 KW - deep neural networks KW - drug-sensitivity prediction KW - anti-cancer drugs Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-577341 SN - 1866-8372 SP - 1 EP - 14 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -