TY - JOUR A1 - Tschiersch, Anja A1 - Krug, Manuel A1 - Huwer, Johannes A1 - Banerji, Amitabh T1 - ARbeiten mit erweiterter Realität im Chemieunterricht BT - ein Überblick über Augmented Reality in naturwissenschaftlichen Lehr-Lernszenarien JF - Chemie konkret : CHEMKON ; Forum für Unterricht und Didaktik / hrsg. von der Fachgruppe Chemieunterricht GDCh N2 - Reality enriched with digital information is playing an increasingly important role in our everyday live, but also in chemistry teaching. Thus, teaching-learning environments with augmented reality (AR) arc can have positive effects on knowledge acquisition, motivation and other factors of learning. On the one hand, this paper gives an overview of media educational design parameters and on the other hand, tools are also presented to create and use this technology for teaching. N2 - Eine mit digitalen Informationen angereicherte Realität spielt eine zunehmend wichtigere Rolle in unserem Alltag, aber auch im Chemieunterricht. So werden Lehr-Lernszenarien mit Augmented Reality (AR) positive Effekte auf den Wissenserwerb, Motivation und andere Faktoren des Lernens zugeschrieben. Dieser Beitrag gibt einerseits einen Überblick über medienfachdidaktische Gestaltungsparameter und andererseits werden Werkzeuge vorgestellt, um diese Technologie AR-gestütztes Unterrichtsmaterial zu erstellen. T2 - Augmented Reality in chemistry education - an overview KW - augmented reality KW - AR KW - digitalization KW - immersion KW - learning environment KW - Augmented Reality KW - AR KW - Digitalisierung KW - Immersion KW - Lernumgebung Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1002/ckon.202100009 SN - 0944-5846 SN - 1521-3730 VL - 28 IS - 6 SP - 241 EP - 244 PB - Wiley-VCH CY - Weinheim ER - TY - RPRT A1 - Kuhlmann, Sabine A1 - Franzke, Jochen A1 - Dumas, Benoît Paul A1 - Heine, Moreen T1 - Daten als Grundlage für wissenschaftliche Politikberatung N2 - Die vorliegende Studie zeigt, dass Daten in der Krise eine herausragende Bedeutung für die wissenschaftliche Politikberatung, administrative Entscheidungsvorbereitung und politische Entscheidungsfindung haben. In der Krise gab es jedoch gravierende Kommunikationsprobleme und Unsicherheiten in der wechselseitigen Erwartungshaltung von wissenschaftlichen Datengebern und politisch-administrativen Datennutzern. Die Wissensakkumulation und Entscheidungsabwägung wurde außerdem durch eine unsichere und volatile Datenlage zum Pandemiegeschehen, verbunden mit einer dynamischen Lageentwicklung, erschwert. Nach wie vor sind das Bewusstsein und wechselseitige Verständnis für die spezifischen Rollenprofile der am wissenschaftlichen Politikberatungsprozess beteiligten Akteure sowie insbesondere deren Abgrenzung als unzureichend einzuschätzen. Die Studie hat darüber hinaus vielfältige Defizite hinsichtlich der Verfügbarkeit, Qualität, Zugänglichkeit, Teilbarkeit und Nutzbarkeit von Daten identifiziert, die Datenproduzenten und -verwender vor erhebliche Herausforderungen stellen und einen umfangreichen Reformbedarf aufzeigen, da zum einen wichtige Datenbestände für eine krisenbezogene Politikberatung fehlen. Zum anderen sind die Tiefenschärfe und Differenziertheit des verfügbaren Datenbestandes teilweise unzureichend. Dies gilt z.B. für sozialstrukturelle Daten zur Schwere der Pandemiebetroffenheit verschiedener Gruppen oder für kleinräumige Daten über Belastungs- und Kapazitätsparameter, etwa zur Personalabdeckung auf Intensivstationen, in Gesundheitsämtern und Pflegeeinrichtungen. Datendefizite sind ferner im Hinblick auf eine ganzheitliche Pandemiebeurteilung festzustellen, zum Beispiel bezüglich der Gesundheitseffekte im weiteren Sinne, die aufgrund der ergriffenen Maßnahmen entstanden sind (Verschiebung oder Wegfall von Operationen, Behandlungen und Prävention, aber auch häusliche Gewalt und psychische Belastungen). Mangels systematischer Begleitstudien und evaluativer Untersuchungen, u.a. auch zu lokalen Pilotprojekten und Experimenten, bestehen außerdem Datendefizite im Hinblick auf die Wirkungen von Eindämmungsmaßnahmen oder deren Aufhebung auf der gebietskörperschaftlichen Ebene. Insgesamt belegt die Studie, dass es zur Optimierung der datenbasierten Politikberatung und politischen Entscheidungsfindung in und außerhalb von Krisen nicht nur darum gehen kann, ein „Mehr“ an Daten zu produzieren sowie deren Qualität, Verknüpfung und Teilung zu verbessern. Vielmehr müssen auch die Anreizstrukturen und Interessenlagen in Politik, Verwaltung und Wissenschaft sowie die Kompetenzen, Handlungsorientierungen und kognitiv-kulturellen Prägungen der verschiedenen Akteure in den Blick genommen werden. Es müssten also Anreize gesetzt und Strukturen geschaffen werden, um das Interesse, den Willen und das Können (will and skill) zur Datennutzung auf Seiten politisch-administrativer Entscheider und zur Dateneinspeisung auf Seiten von Wissenschaftlern zu stärken. Neben adressatengerechter Informationsaufbereitung geht es dabei auch um die Gestaltung eines normativen und institutionellen Rahmens, innerhalb dessen die Nutzung von Daten für Entscheidungen effektiver, qualifizierter, aber auch transparenter, nachvollziehbarer und damit demokratisch legitimer erfolgen kann. Vor dem Hintergrund dieser empirischen Befunde werden acht Cluster von Optimierungsmaßnahmen vorgeschlagen: (1) Etablierung von Datenstrecken und Datenteams, (2) Schaffung regionaler Datenkompetenzzentren, (3) Stärkung von Data Literacy und Beschleunigung des Kulturwandels in der öffentlichen Verwaltung, (4) Datenstandardisierung, Interoperabilität und Registermodernisierung, (5) Ausbau von Public Data Pools und Open Data Nutzung, (6) Effektivere Verbindung von Datenschutz und Datennutzung, (7) Entwicklung eines hochfrequenten, repräsentativen Datensatzes, (8) Förderung der europäischen Daten-Zusammenarbeit. N2 - This study shows that data is of outstanding importance for scientific policy advice, administrative decision preparation and political decision-making in the crisis. During the crisis, however, there were serious communication problems and uncertainties in the mutual expectations of scientific data providers and political-administrative data users. Knowledge accumulation and decision-making were also hampered by uncertain and volatile data on the pandemic, combined with a dynamic development of the situation. Awareness and mutual understanding of the specific role profiles of the actors involved in the scientific policy advisory process, as well as their demarcation in particular, are still to be assessed as insufficient. The study has also identified a variety of deficits with regard to the availability, quality, accessibility, shareability and usability of data, which represent considerable challenges to data producers and users and reveal a need for extensive reform, since, on the one hand, important data sets for crisis-related policy advice are lacking. On the other hand, the depth of focus and differentiation of the available data stocks are partly insufficient. This applies, for example, to socio-structural data on the severity of the pandemic impact of different groups or to small-scale data on burden and capacity parameters, such as staffing levels in intensive care units, health offices and care facilities. There are also data deficits with regard to a holistic pandemic assessment, for example with regard to the health effects in a broader sense that have arisen as a result of the measures taken (postponement or discontinuation of operations, treatments and prevention, but also domestic violence and psychological stress). In the absence of systematic accompanying studies and evaluative research, there are also data deficits with regard to the effects of containment measures or their removal at the territorial level. Overall, the study shows that optimising data-based policy advice and political decision-making in times of crisis as well as between crises is not just a matter of producing "more" data and improving its quality, linkage and sharing. Rather, the incentive structures and interests in politics, administration and science as well as the competences, action orientations and cognitive-cultural imprints of the various actors must also be taken into account. Incentives must be set and structures have to be created in order to strengthen the interest, the will and the skill to use data. This does not only apply for political and administrative decision-makers, but also for academics who are needed to feed data into the system. In addition to preparing information in a way that is appropriate for the target group, this also involves designing a normative and institutional framework within which the use of data for decision-making can be more effective, more qualified, but also more transparent, more comprehensible and thus more democratically legitimate. Against the background of these empirical findings, eight clusters of optimisation measures are proposed: (1) Establishment of data routes and data teams, (2) Creation of regional data competence centres, (3) Strengthening data literacy and accelerating cultural transformation in public administration, (4) Data standardisation, interoperability and register modernisation, (5) Expanding public data pools and open data use, (6) Linking data protection and data use more effectively, (7) Development of a high-frequency, representative data set, (8) Promoting European data cooperation. KW - Politikberatung KW - Daten KW - Wissenschaft KW - COVID-19 KW - Krise KW - Pandemie KW - Digitalisierung KW - policy advice KW - data KW - science KW - COVID-19 KW - crisis KW - pandemic KW - digitalization Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-519683 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Jonas, Kristina A1 - Jaecks, Petra A1 - Niebuhr-Siebert, Sandra A1 - Wahl, Michael A1 - Leinweber, Juliane A1 - Bilda, Kerstin A1 - Plößel, Laura A1 - Heide, Judith A1 - Netzebandt, Jonka A1 - Brüsch, Julia A1 - Diener, Antonia A1 - Hubert, Cilly A1 - Menze, Clara A1 - Neitzel, Isabel A1 - Tenhagen, Anne A1 - Kauschke, Christina A1 - Siegmüller, Julia A1 - Sachse, Steffi A1 - Dörfler, Tobias A1 - Machleb, Franziska A1 - Seyboth, Margret A1 - Eikerling, Maren A1 - Vona, Francesco A1 - Garzotto, Franca A1 - Lorusso, Maria Luisa ED - Fritzsche, Tom ED - Breitenstein, Sarah ED - Wunderlich, Hanna ED - Ferchland, Lisa T1 - Spektrum Patholinguistik Band 14. Schwerpunktthema: Klick für Klick: Schritte in der digitalen Sprachtherapie N2 - Das 14. Herbsttreffen Patholinguistik mit dem Schwerpunktthema »Klick für Klick: Schritte in der digitalen Sprachtherapie« fand am 14.11.2020 als Online-Veranstaltung statt. Das Herbsttreffen wird seit 2007 jährlich vom Verband für Patholinguistik e.V. (vpl) in Kooperation mit dem Deutschen Bundesverband für akademische Sprachtherapie und Logopädie (dbs) und der Universität Potsdam durchgeführt. Der vorliegende Tagungsband beinhaltet die Hauptvorträge zum Schwerpunktthema sowie die Posterpräsentationen zu weiteren Themen aus der sprachtherapeutischen Forschung und Praxis. N2 - The Fourteenth Autumn Meeting Patholinguistics with its main topic »Click by click: Steps towards a digital speech/language therapy« took place online on the 14th of November 2020. This annual meeting has been organised since 2007 by the Association for Patholinguistics (vpl) in cooperation with the German Federal Association for Academic Speech/Language Therapy and Logopaedics (dbs) and the University of Potsdam. The present proceedings feature the keynote presentations on the main topic as well as articles from the poster session covering a broad range of areas in research and practice of speech/language therapy. T3 - Spektrum Patholinguistik - 14 KW - Patholinguistik KW - Sprachtherapie KW - Teletherapie KW - digitale Medien und Apps KW - Digitalisierung KW - patholinguistics KW - speech/language therapy KW - teletherapy KW - digital media and apps KW - digitalisation Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-500160 SN - 978-3-86956-507-1 SN - 1866-9433 SN - 1869-3822 IS - 14 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Hitz, Michael T1 - Modellierung und Generierung kombinierbarer Benutzungsschnittstellenvarianten und deren gemeinschaftliche Nutzung in Dienst-Ökosystemen T1 - Modeling and generation of composable user interface variants and their shared use in digital service ecosystems N2 - Digitalisierung ermöglicht es uns, mit Partnern (z.B. Unternehmen, Institutionen) in einer IT-unterstützten Umgebung zu interagieren und Tätigkeiten auszuführen, die vormals manuell erledigt wurden. Ein Ziel der Digitalisierung ist dabei, Dienstleistungen unterschiedlicher fachlicher Domänen zu Prozessen zu kombinieren und vielen Nutzergruppen bedarfsgerecht zugänglich zu machen. Hierzu stellen Anbieter technische Dienste bereit, die in unterschiedliche Anwendungen integriert werden können. Die Digitalisierung stellt die Anwendungsentwicklung vor neue Herausforderungen. Ein Aspekt ist die bedarfsgerechte Anbindung von Nutzern an Dienste. Zur Interaktion menschlicher Nutzer mit den Diensten werden Benutzungsschnittstellen benötigt, die auf deren Bedürfnisse zugeschnitten sind. Hierzu werden Varianten für spezifische Nutzergruppen (fachliche Varianten) und variierende Umgebungen (technische Varianten) benötigt. Zunehmend müssen diese mit Diensten anderer Anbieter kombiniert werden können, um domänenübergreifend Prozesse zu Anwendungen mit einem erhöhten Mehrwert für den Endnutzer zu verknüpfen (z.B. eine Flugbuchung mit einer optionalen Reiseversicherung). Die Vielfältigkeit der Varianten lässt die Erstellung von Benutzungsschnittstellen komplex und die Ergebnisse sehr individuell erscheinen. Daher werden die Varianten in der Praxis vorwiegend manuell erstellt. Dies führt zur parallelen Entwicklung einer Vielzahl sehr ähnlicher Anwendungen, die nur geringes Potential zur Wiederverwendung besitzen. Die Folge sind hohe Aufwände bei Erstellung und Wartung. Dadurch wird häufig auf die Unterstützung kleiner Nutzerkreise mit speziellen Anforderungen verzichtet (z.B. Menschen mit physischen Einschränkungen), sodass diese weiterhin von der Digitalisierung ausgeschlossen bleiben. Die Arbeit stellt eine konsistente Lösung für diese neuen Herausforderungen mit den Mitteln der modellgetriebenen Entwicklung vor. Sie präsentiert einen Ansatz zur Modellierung von Benutzungsschnittstellen, Varianten und Kompositionen und deren automatischer Generierung für digitale Dienste in einem verteilten Umfeld. Die Arbeit schafft eine Lösung zur Wiederverwendung und gemeinschaftlichen Nutzung von Benutzungsschnittstellen über Anbietergrenzen hinweg. Sie führt zu einer Infrastruktur, in der eine Vielzahl von Anbietern ihre Expertise in gemeinschaftliche Anwendungen einbringen können. Die Beiträge bestehen im Einzelnen in Konzepten und Metamodellen zur Modellierung von Benutzungsschnittstellen, Varianten und Kompositionen sowie einem Verfahren zu deren vollständig automatisierten Transformation in funktionale Benutzungsschnittstellen. Zur Umsetzung der gemeinschaftlichen Nutzbarkeit werden diese ergänzt um eine universelle Repräsentation der Modelle, einer Methodik zur Anbindung unterschiedlicher Dienst-Anbieter sowie einer Architektur zur verteilten Nutzung der Artefakte und Verfahren in einer dienstorientierten Umgebung. Der Ansatz bietet die Chance, unterschiedlichste Menschen bedarfsgerecht an der Digitalisierung teilhaben zu lassen. Damit setzt die Arbeit Impulse für zukünftige Methoden zur Anwendungserstellung in einem zunehmend vielfältigen Umfeld. N2 - Digitalization enables us to interact with partners (e.g., companies, institutions) and perform operations in an IT-supported, digital environment. A major objective of the digitalization efforts is to combine and integrate services of different business domains in order to make them accessible to a wide variety of users. To achieve that objective, service suppliers provide technical services that can be integrated into applications. This brings new challenges for the development of applications. An important aspect is the needs-oriented accessibility of services for users. To interact with technical services, human users need user interfaces (UIs) tailored to suit their needs. This requires a variety of UI variants focusing on the different requirements of special user groups (user specific variants) and tailored for multiple technical environments (technical variants). In addition, user interfaces increasingly need to combine services from different suppliers and business domains to build applications with added value for the customer (e.g., a flight booking in combination with a travel insurance product). The diversity of the variants lets the development of user interfaces seems to be a complex and very individual task. Therefore, in daily practice variants are mostly built manually. This leads to concurrent developments of very similar, yet hardly reusable applications. This results in increasing expenses for application building and maintenance. One consequence is that service providers shy away from the effort to build variants for small user groups with special needs (e.g., visually impaired persons), excluding them from digital offerings and leaving them behind. This thesis offers a consistent solution for these new challenges by applying model driven development techniques to the problem. It presents an approach for modeling dialog-based user interfaces, variants and compositions including their completely automatic generation as UIs for digital services in a distributed environment. The thesis provides a solution for reuse and sharing of user interfaces across different domains and suppliers. It leads to an infrastructure where a variety of suppliers can share their expertise to build applications. The contributions of this work are concepts and metamodels for modeling user interfaces, variants and compositions along with a process for a completely automated transformation into fully functional UIs. To achieve reusability and shareability the solutions are complemented by a universal representation of the models, a method to reuse them with different service suppliers and a distributed architecture for sharing the artifacts and functional components of the approach in a service oriented environment. The approach offers the opportunity to a variety of people to participate in digitalization. It provides impetus for future application development methods within an increasingly diverse environment. KW - Digitalisierung KW - Dienst-Ökosysteme KW - Dialogbasierte Benutzerschnittstellen KW - Multimodale Benutzerschnittstellen KW - Modellgetriebene UI Entwicklung KW - UI-Komponenten KW - Digitalisation KW - Service Ecosystems KW - Tailored UI Variants KW - User Interfaces KW - Dialog-based User Interfaces KW - Multimodal User Interfaces KW - Model Driven UI Development KW - Automatic UI Generation KW - Reuseable UIs KW - UI Components KW - Composed UIs KW - UI Metamodels KW - Softwareentwicklung KW - Domänenspezifische Sprachen KW - Generative Programmierung KW - Modellgetriebene Softwareentwicklung KW - Serviceorientierte Architektur KW - Benutzungsschnittstellen Ontologien KW - Linked Data Anwendungen KW - Applications and Software Development KW - Model-Driven Software Development KW - Service Oriented Architectures KW - Software Engineering KW - User Interface Ontologies KW - Linked Data Application Modelling KW - Application Aggregation KW - Generative Programming KW - Domain-Specific Languages Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-500224 ER - TY - JOUR A1 - Büchner, Stefanie A1 - Dosdall, Henrik T1 - Organisation und Algorithmus BT - Wie algorithmische Kategorien, Vergleiche und Bewertungen durch Organisationen relevant gemacht werden BT - how organizations make algorithmic categories, comparisons, and evaluations relevant JF - Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie : KZfSS N2 - This article analyzes how organizations endow algorithms, which we understand as digital formats of observation, with agency, thus rendering them actionable. Our main argument is that the relevance of digital observation formats results from how organizations embed them in their decision architectures. We demonstrate this using the example of the Austrian Public Employment Service (AMS), which introduced an algorithm in 2018 to evaluate the chances of unemployed persons being reintegrated in the labor market. In this regard, the AMS algorithm serves as an exemplary case for the current trend among public organizations to harness algorithms for distributing limited resources in a purportedly more efficient way. To reconstruct how this is achieved, we delineate how the AMS algorithm categorizes, compares, and evaluates persons. Building on this, we demonstrate how the algorithmic model is integrated into the organizational decision architecture and thereby made actionable. In conclusion, algorithmic models like the AMS algorithm also pose a challenge for organizations because they mute chances for realizing organizational learning. We substantiate this argument with regard to the role of coproduction and the absence of clear causality in the field of (re)integrating unemployed persons in the labor market. N2 - Der vorliegende Beitrag analysiert, wie Organisationen Algorithmen, die wir als digitale Beobachtungsformate verstehen, mit Handlungsfähigkeit ausstatten und damit actionable machen. Das zentrale Argument lautet, dass die soziale Relevanz digitaler Beobachtungsformate sich daraus ergibt, dass und wie sie in organisationale Entscheidungsarchitekturen eingebettet sind. Diesen Zusammenhang illustrieren wir am Beispiel des österreichischen Arbeitsmarktservice (AMS), der 2018 einen Algorithmus einführte, um die Integrationschancen arbeitsuchender Personen zu bewerten. Der AMS steht dabei stellvertretend für aktuelle Bestrebungen vieler Organisationen, algorithmische Systeme einzusetzen, um knappe öffentliche Ressourcen vermeintlich effizienter zu distribuieren. Um zu rekonstruieren, wie dies geschieht, zeigen wir, welche Operationen des Kategorisierens, Vergleichens und Bewertens das algorithmische Modell vollzieht. Darauf aufbauend demonstrieren wir, wie das algorithmische Modell in die organisationale Entscheidungsarchitektur eingebunden ist. Erst durch diese Einbindung – die Möglichkeit, Unterschiede für andere, relativ stabil erzeugte Entscheidungen zu machen – entfaltet das digitale Beobachtungsformat soziale Relevanz. Abschließend argumentieren wir, dass algorithmische Modelle, wie sie am Fall des AMS beobachtet werden können, dazu tendieren, sich in Organisationen zu stabilisieren. Dies begründen wir damit, dass die organisationalen Lernchancen im Umgang mit dem Algorithmus dadurch reduziert sind, dass dieser in einem Bereich zum Einsatz kommt, der durch Technologiedefizit und koproduktive Leistungserstellung geprägt ist. T2 - Organization and algorithm KW - Digitization KW - Public organizations KW - Algorithms KW - Organizational learning KW - Digital observation formats KW - Digitalisierung KW - Öffentliche Organisationen KW - Algorithmen KW - Organisationales Lernen KW - Digitale Beobachtungsformate Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1007/s11577-021-00752-0 SN - 0023-2653 SN - 1861-891X VL - 73 IS - Suppl. 1 SP - 333 EP - 357 PB - Springer VS CY - Wiesbaden ER -