TY - THES A1 - Hu, Ji T1 - A virtual machine architecture for IT-security laboratories T1 - Eine virtuelle maschinenbasierte Architektur für IT-Sicherheitslabore N2 - This thesis discusses challenges in IT security education, points out a gap between e-learning and practical education, and presents a work to fill the gap. E-learning is a flexible and personalized alternative to traditional education. Nonetheless, existing e-learning systems for IT security education have difficulties in delivering hands-on experience because of the lack of proximity. Laboratory environments and practical exercises are indispensable instruction tools to IT security education, but security education in conventional computer laboratories poses particular problems such as immobility as well as high creation and maintenance costs. Hence, there is a need to effectively transform security laboratories and practical exercises into e-learning forms. In this thesis, we introduce the Tele-Lab IT-Security architecture that allows students not only to learn IT security principles, but also to gain hands-on security experience by exercises in an online laboratory environment. In this architecture, virtual machines are used to provide safe user work environments instead of real computers. Thus, traditional laboratory environments can be cloned onto the Internet by software, which increases accessibility to laboratory resources and greatly reduces investment and maintenance costs. Under the Tele-Lab IT-Security framework, a set of technical solutions is also proposed to provide effective functionalities, reliability, security, and performance. The virtual machines with appropriate resource allocation, software installation, and system configurations are used to build lightweight security laboratories on a hosting computer. Reliability and availability of laboratory platforms are covered by a virtual machine management framework. This management framework provides necessary monitoring and administration services to detect and recover critical failures of virtual machines at run time. Considering the risk that virtual machines can be misused for compromising production networks, we present a security management solution to prevent the misuse of laboratory resources by security isolation at the system and network levels. This work is an attempt to bridge the gap between e-learning/tele-teaching and practical IT security education. It is not to substitute conventional teaching in laboratories but to add practical features to e-learning. This thesis demonstrates the possibility to implement hands-on security laboratories on the Internet reliably, securely, and economically. N2 - Diese Dissertation beschreibt die Herausforderungen in der IT Sicherheitsausbildung und weist auf die noch vorhandene Lücke zwischen E-Learning und praktischer Ausbildung hin. Sie erklärt einen Ansatz sowie ein System, um diese Lücke zwischen Theorie und Praxis in der elektronischen Ausbildung zu schließen. E-Learning ist eine flexible und personalisierte Alternative zu traditionellen Lernmethoden. Heutigen E-Learning Systemen mangelt es jedoch an der Fähigkeit, praktische Erfahrungen über große Distanzen zu ermöglichen. Labor- bzw. Testumgebungen sowie praktische Übungen sind jedoch unverzichtbar, wenn es um die Ausbildung von Sicherheitsfachkräften geht. Konventionelle Laborumgebungen besitzen allerdings einige Nachteile wie bspw. hoher Erstellungsaufwand, keine Mobilität, hohe Wartungskosten, etc. Die Herausforderung heutiger IT Sicherheitsausbildung ist es daher, praktische Sicherheitslaborumgebungen und Übungen effektiv mittels E-Learning zu unterstützen. In dieser Dissertation wird die Architektur von Tele-Lab IT-Security vorgestellt, die Studenten nicht nur erlaubt theoretische Sicherheitskonzepte zu erlernen, sondern darüber hinaus Sicherheitsübungen in einer Online-Laborumgebung praktisch zu absolvieren. Die Teilnehmer können auf diese Weise wichtige praktische Erfahrungen im Umgang mit Sicherheitsprogrammen sammeln. Zur Realisierung einer sicheren Übungsumgebung, werden virtuelle Maschinen anstatt reale Rechner im Tele-Lab System verwendet. Mittels virtueller Maschinen können leicht Laborumgebungen geklont, verwaltet und über das Internet zugänglich gemacht werden. Im Vergleich zu herkömmlichen Offline-Laboren können somit erhebliche Investitions- und Wartungskosten gespart werden. Das Tele-Lab System bietet eine Reihe von technischen Funktionen, die den effektiven, zuverlässigen und sicheren Betrieb dieses Trainingssystems gewährleistet. Unter Beachtung angemessener Ressourcennutzung, Softwareinstallationen und Systemkonfigurationen wurden virtuelle Maschinen als Übungsstationen erstellt, die auf einem einzelnen Rechner betrieben werden. Für ihre Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit ist das Managementsystem der virtuellen Maschinen verantwortlich. Diese Komponente besitzt die notwendigen Überwachungs- und Verwaltungsfunktionen, um kritische Fehler der virtuellen Maschinen während der Laufzeit zu erkennen und zu beheben. Damit die Übungsstationen nicht bspw. zur Kompromittierung von Produktivnetzwerken genutzt werden, beschreibt die Dissertation Sicherheits-Managementlösungen, die mittels Isolation auf System und Netzwerk Ebene genau dieses Risiko verhindern sollen. Diese Arbeit ist der Versuch, die Lücke zwischen E-Learning/Tele-Teaching und praktischer Sicherheitsausbildung zu schließen. Sie verfolgt nicht das Ziel, konventionelle Ausbildung in Offline Laboren zu ersetzen, sondern auch praktische Erfahrungen via E-Learning zu unterstützen. Die Dissertation zeigt die Möglichkeit, praktische Erfahrungen mittels Sicherheitsübungsumgebungen über das Internet auf zuverlässige, sichere und wirtschaftliche Weise zu vermitteln. KW - Computersicherheit KW - VM KW - E-Learning KW - IT security KW - virtual machine KW - E-Learning Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-7818 ER - TY - THES A1 - Che, Xiaoyin T1 - E-lecture material enhancement based on automatic multimedia analysis T1 - Online-Vorlesung Materialverbesserung basierend auf automatischer Multimedia-Analyse N2 - In this era of high-speed informatization and globalization, online education is no longer an exquisite concept in the ivory tower, but a rapidly developing industry closely relevant to people's daily lives. Numerous lectures are recorded in form of multimedia data, uploaded to the Internet and made publicly accessible from anywhere in this world. These lectures are generally addressed as e-lectures. In recent year, a new popular form of e-lectures, the Massive Open Online Courses (MOOCs), boosts the growth of online education industry and somehow turns "learning online" into a fashion. As an e-learning provider, besides to keep improving the quality of e-lecture content, to provide better learning environment for online learners is also a highly important task. This task can be preceded in various ways, and one of them is to enhance and upgrade the learning materials provided: e-lectures could be more than videos. Moreover, this process of enhancement or upgrading should be done automatically, without giving extra burdens to the lecturers or teaching teams, and this is the aim of this thesis. The first part of this thesis is an integrated framework of multi-lingual subtitles production, which can help online learners penetrate the language barrier. The framework consists of Automatic Speech Recognition (ASR), Sentence Boundary Detection (SBD) and Machine Translation (MT), among which the proposed SBD solution is major technical contribution, building on Deep Neural Network (DNN) and Word Vector (WV) and achieving state-of-the-art performance. Besides, a quantitative evaluation with dozens of volunteers is also introduced to measure how these auto-generated subtitles could actually help in context of e-lectures. Secondly, a technical solution "TOG" (Tree-Structure Outline Generation) is proposed to extract textual content from the displaying slides recorded in video and re-organize them into a hierarchical lecture outline, which may serve in multiple functions, such like preview, navigation and retrieval. TOG runs adaptively and can be roughly divided into intra-slide and inter-slides phases. Table detection and lecture video segmentation can be implemented as sub- or post-application in these two phases respectively. Evaluation on diverse e-lectures shows that all the outlines, tables and segments achieved are trustworthily accurate. Based on the subtitles and outlines previously created, lecture videos can be further split into sentence units and slide-based segment units. A lecture highlighting process is further applied on these units, in order to capture and mark the most important parts within the corresponding lecture, just as what people do with a pen when reading paper books. Sentence-level highlighting depends on the acoustic analysis on the audio track, while segment-level highlighting focuses on exploring clues from the statistical information of related transcripts and slide content. Both objective and subjective evaluations prove that the proposed lecture highlighting solution is with decent precision and welcomed by users. All above enhanced e-lecture materials have been already implemented in actual use or made available for implementation by convenient interfaces. N2 - In der Ära der mit Hochgeschwindigkeit digitalisierten und globalisierten Welt ist die Online-Bildung nicht mehr ein kunstvoller Begriff im Elfenbeinturm, sondern eine sich schnell entwickelnde Industrie, die für den Alltag der Menschen eine wichtige Rolle spielt. Zahlreiche Vorlesungen werden digital aufgezeichnet und im Internet Online zur Verfügung gestellt, so dass sie vom überall auf der Welt erreichbar und zugänglich sind. Sie werden als e-Vorlesungen bezeichnet. Eine neue Form der Online-Bildung namens „Massive Open Online Courses“ (MOOCs), welche zum Trend seit dem letzten Jahr geworden ist, verstärket und beschleunigt die Entwicklung des Online-Lernens. Ein Online-Lernen Anbieter hat nicht nur die Qualität des Lerninhaltes sondern auch die Lernumgebung und die Lerntools ständig zu verbessern. Eine diese Verbesserungen ist die Form, in der das Lernmaterial aktualisiert und angeboten wird. Das Ziel dieser Dissertation ist die Untersuchung und die Entwicklung von Tools, die der Prozess der Verbesserung und Aktualisierung des Lernmaterials automatisch durchführen. Die entwickelten Tools sollen das Lehrerteam entlasten und seine Arbeit beschleunigen. Der erste Teil der Dissertation besteht aus einem integrierten Framework für die Generierung von mehrsprachigen Untertiteln. Dies kann den Online-Lernern ermöglichen, die Sprachbarriere beim Lernen zu überwinden. Das Framework besteht aus „Automatic Speech Recognition“ (ASR), „Sentence Boundary Detection“ (SBD), und „Machine Translation“ (MT). SBD ist realisiert durch die Anwendung von „Deep Neural Network“ (DNN) und „Word Vector“ (WV), wodurch die Genauigkeit der Stand der Technik erreicht ist. Außerdem quantitative Bewertung durch Dutzende von Freiwilligen ist also eingesetzt, um zu evaluieren, wie diese automaisch generierten Untertiteln in den E-Vorlesungen helfen können. Im zweiten Teil ist eine technische Lösung namens „Tree-Structure Outline Generation“ (TOG) für die Extraktion des textuellen Inhalts aus den Folien präsentiert. Der extrahierten Informationen werden dann in strukturierter Form dargestellt, welche die Outline der Vorlesung wiederspiegelt. Diese Darstellung kann verschiedenen Funktionen dienen, wie dem Vorschau, der Navigation, und dem Abfragen des Inhaltes. TOG ist adaptiv und kann grob in Intra-Folie und Inter-Folien Phasen unterteilt werden. Für diese Phasen, Tabellenerkennung und die Segmentierung von Vorlesungsvideo können als Sub- oder Post-Applikation jeweils implementiert werden. Die höhere Genauigkeit der extrahierten Outline, der Tabellen, und der Segmenten wird experimentell durch die Anwendung auf verschieden e-Vorlesungen gezeigt. Basierend auf den Untertiteln und dem Outline, die in vorher generiert wurden, Vorlesungsvideos können weiter in Satzeinheiten und Folien-basierten Segmenteinheiten gesplittet werden. Ein Hervorhebungsprozess wird weiter auf diese Einheiten angewendet, um die wichtigsten Teile innerhalb der entsprechenden Vorlesung zu erfassen und zu markieren. Dies entspricht genau, was die Lerner mit einem Stift beim Lesen von Büchern machen. Die Satz-Level-Hervorhebung hängt von der akustischen Analyse auf der Audiospur ab, während die Segment-Level-Hervorhebung auf die Erforschung von Hinweisen aus den statistischen Informationen der verwandten Transkripte und des Folieninhalts fokussiert. Die objektiven und subjektiven Auswertungen zeigen, dass die vorgeschlagene Vorlesungsvorhebungslösung mit anständiger Präzision und von den Benutzern akzeptiert wird. All diese Methoden für die Verbesserung der Online-Materialien wurden bereits für den Einsatz implementiert und durch komfortable Schnittstellen zur Verfügung gestellt. KW - E-Learning KW - deep learning KW - NLP KW - document analysis KW - E-Learning KW - Deep Learning KW - natürliche Sprachverarbeitung KW - Dokument Analyse Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-408224 ER - TY - GEN A1 - Malchow, Martin A1 - Bauer, Matthias A1 - Meinel, Christoph T1 - Embedded smart home — remote lab MOOC with optional real hardware experience for over 4000 students T2 - Proceedings of 2018 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) N2 - MOOCs (Massive Open Online Courses) become more and more popular for learners of all ages to study further or to learn new subjects of interest. The purpose of this paper is to introduce a different MOOC course style. Typically, video content is shown teaching the student new information. After watching a video, self-test questions can be answered. Finally, the student answers weekly exams and final exams like the self test questions. Out of the points that have been scored for weekly and final exams a certificate can be issued. Our approach extends the possibility to receive points for the final score with practical programming exercises on real hardware. It allows the student to do embedded programming by communicating over GPIO pins to control LEDs and measure sensor values. Additionally, they can visualize values on an embedded display using web technologies, which are an essential part of embedded and smart home devices to communicate with common APIs. Students have the opportunity to solve all tasks within the online remote lab and at home on the same kind of hardware. The evaluation of this MOOCs indicates the interesting design for students to learn an engineering technique with new technology approaches in an appropriate, modern, supporting and motivating way of teaching. KW - E-Learning KW - MOOC Remote Lab KW - Distance Learning KW - Embedded Programming KW - Smart Home Education Y1 - 2018 SN - 978-1-5386-2957-4 U6 - https://doi.org/10.1109/EDUCON.2018.8363353 SN - 2165-9567 SP - 1104 EP - 1111 PB - IEEE CY - New York ER - TY - GEN A1 - Malchow, Martin A1 - Bauer, Matthias A1 - Meinel, Christoph T1 - Enhance Learning in a Video Lecture Archive with Annotations T2 - Proceedings of OF 2018 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) N2 - When students watch learning videos online, they usually need to watch several hours of video content. In the end, not every minute of a video is relevant for the exam. Additionally, students need to add notes to clarify issues of a lecture. There are several possibilities to enhance the metadata of a video, e.g. a typical way to add user-specific information to an online video is a comment functionality, which allows users to share their thoughts and questions with the public. In contrast to common video material which can be found online, lecture videos are used for exam preparation. Due to this difference, the idea comes up to annotate lecture videos with markers and personal notes for a better understanding of the taught content. Especially, students learning for an exam use their notes to refresh their memories. To ease this learning method with lecture videos, we introduce the annotation feature in our video lecture archive. This functionality supports the students with keeping track of their thoughts by providing an intuitive interface to easily add, modify or remove their ideas. This annotation function is integrated in the video player. Hence, scrolling to a separate annotation area on the website is not necessary. Furthermore, the annotated notes can be exported together with the slide content to a PDF file, which can then be printed easily. Lecture video annotations support and motivate students to learn and watch videos from an E-Learning video archive. KW - E-Learning KW - Lecture Video Archive KW - Video annotations KW - E-Learning exam preparation Y1 - 2018 SN - 978-1-5386-2957-4 SN - 2165-9567 SP - 849 EP - 856 PB - IEEE CY - New York ER - TY - GEN A1 - Bauer, Matthias A1 - Malchow, Martin A1 - Meinel, Christoph T1 - Improving access to online lecture videos T2 - Proceedings of 2018 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) N2 - In university teaching today, it is common practice to record regular lectures and special events such as conferences and speeches. With these recordings, a large fundus of video teaching material can be created quickly and easily. Typically, lectures have a length of about one and a half hours and usually take place once or twice a week based on the credit hours. Depending on the number of lectures and other events recorded, the number of recordings available is increasing rapidly, which means that an appropriate form of provisioning is essential for the students. This is usually done in the form of lecture video platforms. In this work, we have investigated how lecture video platforms and the contained knowledge can be improved and accessed more easily by an increasing number of students. We came up with a multistep process we have applied to our own lecture video web portal that can be applied to other solutions as well. KW - E-Learning KW - Lecture Video Archive KW - E-Lecture KW - Lecture Recording KW - HTML5 KW - HLS KW - Flash Y1 - 2018 SN - 978-1-5386-2957-4 U6 - https://doi.org/10.1109/EDUCON.2018.8363361 SN - 2165-9567 SP - 1161 EP - 1168 PB - IEEE CY - New York 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 - Renz, Jan A1 - Shams, Ahmed A1 - Meinel, Christoph T1 - Offline-Enabled Web-based E-Learning for Improved User Experience in Africa T2 - 2017 IEEE Africon N2 - Web-based E-Learning uses Internet technologies and digital media to deliver education content to learners. Many universities in recent years apply their capacity in producing Massive Open Online Courses (MOOCs). They have been offering MOOCs with an expectation of rendering a comprehensive online apprenticeship. Typically, an online content delivery process requires an Internet connection. However, access to the broadband has never been a readily available resource in many regions. In Africa, poor and no networks are yet predominantly experienced by Internet users, frequently causing offline each moment a digital device disconnect from a network. As a result, a learning process is always disrupted, delayed and terminated in such regions. This paper raises the concern of E-Learning in poor and low bandwidths, in fact, it highlights the needs for an Offline-Enabled mode. The paper also explores technical approaches beamed to enhance the user experience inWeb-based E-Learning, particular in Africa. KW - Educational Technology KW - E-Learning KW - Internet KW - Bandwidth KW - Mobile Learning KW - Mobiles KW - MOOC KW - Offline-Enabled KW - Ubiquitous Y1 - 2017 SN - 978-1-5386-2775-4 U6 - https://doi.org/10.1109/AFRCON.2017.8095574 SN - 2153-0025 SP - 736 EP - 742 PB - IEEE CY - New York ER - TY - BOOK A1 - Meinel, Christoph A1 - Willems, Christian T1 - openHPI : the MOOC offer at Hasso Plattner Institute N2 - The new interactive online educational platform openHPI, (https://openHPI.de) from Hasso Plattner Institute (HPI), offers freely accessible courses at no charge for all who are interested in subjects in the field of information technology and computer science. Since 2011, “Massive Open Online Courses,” called MOOCs for short, have been offered, first at Stanford University and then later at other U.S. elite universities. Following suit, openHPI provides instructional videos on the Internet and further reading material, combined with learning-supportive self-tests, homework and a social discussion forum. Education is further stimulated by the support of a virtual learning community. In contrast to “traditional” lecture platforms, such as the tele-TASK portal (http://www.tele-task.de) where multimedia recorded lectures are available on demand, openHPI offers didactic online courses. The courses have a fixed start date and offer a balanced schedule of six consecutive weeks presented in multimedia and, whenever possible, interactive learning material. Each week, one chapter of the course subject is treated. In addition, a series of learning videos, texts, self-tests and homework exercises are provided to course participants at the beginning of the week. The course offering is combined with a social discussion platform where participants have the opportunity to enter into an exchange with course instructors and fellow participants. Here, for example, they can get answers to questions and discuss the topics in depth. The participants naturally decide themselves about the type and range of their learning activities. They can make personal contributions to the course, for example, in blog posts or tweets, which they can refer to in the forum. In turn, other participants have the chance to comment on, discuss or expand on what has been said. In this way, the learners become the teachers and the subject matter offered to a virtual community is linked to a social learning network. N2 - Die neue interaktive Online-Bildungsplattform openHPI (https://openHPI.de) des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) bietet frei zugängliche und kostenlose Onlinekurse für interessierte Teilnehmer an, die sich mit Inhalten aus dem Bereich der Informationstechnologien und Informatik beschäftige¬n. Wie die seit 2011 zunächst von der Stanford University, später aber auch von anderen Elite-Universitäten der USA angeboten „Massive Open Online Courses“, kurz MOOCs genannt, bietet openHPI im Internet Lernvideos und weiterführenden Lesestoff in einer Kombination mit lernunterstützenden Selbsttests, Hausaufgaben und einem sozialen Diskussionsforum an und stimuliert die Ausbildung einer das Lernen fördernden virtuellen Lerngemeinschaft. Im Unterschied zu „traditionellen“ Vorlesungsportalen, wie z.B. dem tele-TASK Portal (http://www.tele-task.de), bei dem multimedial aufgezeichnete Vorlesungen zum Abruf bereit gestellt werden, bietet openHPI didaktisch aufbereitete Onlinekurse an. Diese haben einen festen Starttermin und bieten dann in einem austarierten Zeitplan von sechs aufeinanderfolgenden Kurswochen multimedial aufbereitete und wann immer möglich interaktive Lehrmaterialien. In jeder Woche wird ein Kapitel des Kursthemas behandelt. Dazu werden zu Wochenbeginn eine Reihe von Lehrvideos, Texten, Selbsttests und ein Hausaufgabenblatt bereitgestellt, mit denen sich die Kursteilnehmer in dieser Woche beschäftigen. Kombiniert sind die Angebote mit einer sozialen Diskussionsplattform, auf der sich die Teilnehmer mit den Kursbetreuern und anderen Teilnehmern austauschen, Fragen klären und weiterführende Themen diskutieren können. Natürlich entscheiden die Teilnehmer selbst über Art und Umfang ihrer Lernaktivitäten. Sie können in den Kurs eigene Beiträge einbringen, zum Beispiel durch Blogposts oder Tweets, auf die sie im Forum verweisen. Andere Lernende können diese dann kommentieren, diskutieren oder ihrerseits erweitern. Auf diese Weise werden die Lernenden, die Lehrenden und die angebotenen Lerninhalte in einer virtuellen Gemeinschaft, einem sozialen Lernnetzwerk miteinander verknüpft. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 80 KW - Online-Lernen KW - E-Learning KW - MOOCs KW - Onlinekurs KW - openHPI KW - tele-TASK KW - Tele-Lab KW - Tele-Teaching KW - Online-Learning KW - E-Learning KW - MOOCs KW - Online Course KW - openHPI KW - tele-TASK KW - Tele-Lab KW - Tele-Teaching Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-67176 SN - 978-3-86956-264-3 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -