TY - JOUR A1 - Siegeris, Juliane T1 - Attracting a new clientele for computer science with a women-only IT degree course JF - Hochschuldidaktik Informatik HDI 2021 (Commentarii informaticae didacticae) N2 - A degree course in IT and business administration solely for women (FIW) has been offered since 2009 at the HTW Berlin – University of Applied Sciences. This contribution discusses student motivations for enrolling in such a women only degree course and gives details of our experience over recent years. In particular, the approach to attracting new female students is described and the composition of the intake is discussed. It is shown that the women-only setting together with other factors can attract a new clientele for computer science. KW - Women and IT KW - STEM KW - Course marketing KW - Courses for female students KW - Curricula Development Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-615712 SN - 978-3-86956-548-4 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 13 SP - 157 EP - 170 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - von Steinau-Steinrück, Robert A1 - Sura, Stephan T1 - Die (Rest-)Zulässigkeit von Verboten religiöser Zeichen am Arbeitsplatz JF - NJW spezial N2 - In einer Reihe von Urteilen hat der EuGH seit 2017 die Zulässigkeit von Verboten religiöser Zeichen und Kleidung am Arbeitsplatz bewertet. Obwohl die Einordnungen des Gerichtshofs der deutschen Rechtslage zunächst diametral entgegenstanden, hat sich diese letztlich nicht verändert. Y1 - 2023 UR - https://beck-online.beck.de/Bcid/Y-300-Z-NJW-SPEZIAL-B-2023-S-242-N-1 SN - 1613-4621 VL - 20 IS - 8 SP - 242 EP - 243 PB - C.H. Beck CY - München ER - TY - BOOK A1 - Weber, Benedikt T1 - Human pose estimation for decubitus prophylaxis T1 - Verwendung von Posenabschätzung zur Dekubitusprophylaxe N2 - Decubitus is one of the most relevant diseases in nursing and the most expensive to treat. It is caused by sustained pressure on tissue, so it particularly affects bed-bound patients. This work lays a foundation for pressure mattress-based decubitus prophylaxis by implementing a solution to the single-frame 2D Human Pose Estimation problem. For this, methods of Deep Learning are employed. Two approaches are examined, a coarse-to-fine Convolutional Neural Network for direct regression of joint coordinates and a U-Net for the derivation of probability distribution heatmaps. We conclude that training our models on a combined dataset of the publicly available Bodies at Rest and SLP data yields the best results. Furthermore, various preprocessing techniques are investigated, and a hyperparameter optimization is performed to discover an improved model architecture. Another finding indicates that the heatmap-based approach outperforms direct regression. This model achieves a mean per-joint position error of 9.11 cm for the Bodies at Rest data and 7.43 cm for the SLP data. We find that it generalizes well on data from mattresses other than those seen during training but has difficulties detecting the arms correctly. Additionally, we give a brief overview of the medical data annotation tool annoto we developed in the bachelor project and furthermore conclude that the Scrum framework and agile practices enhanced our development workflow. N2 - Dekubitus ist eine der relevantesten Krankheiten in der Krankenpflege und die kostspieligste in der Behandlung. Sie wird durch anhaltenden Druck auf Gewebe verursacht, betrifft also insbesondere bettlägerige Patienten. Diese Arbeit legt eine Grundlage für druckmatratzenbasierte Dekubitusprophylaxe, indem eine Lösung für das Einzelbild-2D-Posenabschätzungsproblem implementiert wird. Dafür werden Methoden des tiefen Lernens verwendet. Zwei Ansätze, basierend auf einem Gefalteten Neuronalen grob-zu-fein Netzwerk zur direkten Regression der Gelenkkoordinaten und auf einem U-Netzwerk zur Ableitung von Wahrscheinlichkeitsverteilungsbildern, werden untersucht. Wir schlussfolgern, dass das Training unserer Modelle auf einem kombinierten Datensatz, bestehend aus den frei verfügbaren Bodies at Rest und SLP Daten, die besten Ergebnisse liefert. Weiterhin werden diverse Vorverarbeitungsverfahren untersucht und eine Hyperparameteroptimierung zum Finden einer verbesserten Modellarchitektur durchgeführt. Der wahrscheinlichkeitsverteilungsbasierte Ansatz übertrifft die direkte Regression. Dieses Modell erreicht einen durchschnittlichen Pro-Gelenk-Positionsfehler von 9,11 cm auf den Bodies at Rest und von 7,43 cm auf den SLP Daten. Wir sehen, dass es gut auf Daten anderer als der im Training verwendeten Matratzen funktioniert, aber Schwierigkeiten mit der korrekten Erkennung der Arme hat. Weiterhin geben wir eine kurze Übersicht des medizinischen Datenannotationstools annoto, welches wir im Zusammenhang mit dem Bachelorprojekt entwickelt haben, und schlussfolgern außerdem, dass Scrum und agile Praktiken unseren Entwicklungsprozess verbessert haben. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 153 KW - machine learning KW - deep learning KW - convolutional neural networks KW - pose estimation KW - decubitus KW - telemedicine KW - maschinelles Lernen KW - tiefes Lernen KW - gefaltete neuronale Netze KW - Posenabschätzung KW - Dekubitus KW - Telemedizin Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-567196 SN - 978-3-86956-551-4 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 153 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Meinel, Christoph A1 - Galbas, Michael A1 - Hagebölling, David T1 - Digitale Souveränität: Erkenntnisse aus dem deutschen Bildungssektor T1 - Digital sovereignty: insights from Germany’s education sector N2 - Digitale Technologien bieten erhebliche politische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Chancen. Zugleich ist der Begriff digitale Souveränität zu einem Leitmotiv im deutschen Diskurs über digitale Technologien geworden: das heißt, die Fähigkeit des Staates, seine Verantwortung wahrzunehmen und die Befähigung der Gesellschaft – und des Einzelnen – sicherzustellen, die digitale Transformation selbstbestimmt zu gestalten. Exemplarisch für die Herausforderung in Deutschland und Europa, die Vorteile digitaler Technologien zu nutzen und gleichzeitig Souveränitätsbedenken zu berücksichtigen, steht der Bildungssektor. Er umfasst Bildung als zentrales öffentliches Gut, ein schnell aufkommendes Geschäftsfeld und wachsende Bestände an hochsensiblen personenbezogenen Daten. Davon ausgehend beschreibt der Bericht Wege zur Entschärfung des Spannungsverhältnisses zwischen Digitalisierung und Souveränität auf drei verschiedenen Ebenen – Staat, Wirtschaft und Individuum – anhand konkreter technischer Projekte im Bildungsbereich: die HPI Schul-Cloud (staatliche Souveränität), die MERLOT-Datenräume (wirtschaftliche Souveränität) und die openHPI-Plattform (individuelle Souveränität). N2 - Digital technology offers significant political, economic, and societal opportunities. At the same time, the notion of digital sovereignty has become a leitmotif in German discourse: the state’s capacity to assume its responsibilities and safeguard society’s – and individuals’ – ability to shape the digital transformation in a self-determined way. The education sector is exemplary for the challenge faced by Germany, and indeed Europe, of harnessing the benefits of digital technology while navigating concerns around sovereignty. It encompasses education as a core public good, a rapidly growing field of business, and growing pools of highly sensitive personal data. The report describes pathways to mitigating the tension between digitalization and sovereignty at three different levels – state, economy, and individual – through the lens of concrete technical projects in the education sector: the HPI Schul-Cloud (state sovereignty), the MERLOT data spaces (economic sovereignty), and the openHPI platform (individual sovereignty). T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 156 KW - Digitalisierung KW - digitale Souveränität KW - digitale Bildung KW - HPI Schul-Cloud KW - MERLOT KW - openHPI KW - Europäische Union KW - digitalization KW - digital sovereignty KW - digital education KW - HPI Schul-Cloud KW - MERLOT KW - openHPI KW - European Union Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-595138 SN - 978-3-86956-560-6 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 156 SP - 1 EP - 29 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Meinel, Christoph A1 - Galbas, Michael A1 - Hagebölling, David T1 - Digital sovereignty: insights from Germany’s education sector T1 - Digitale Souveränität: Erkenntnisse aus dem deutschen Bildungssektor N2 - Digital technology offers significant political, economic, and societal opportunities. At the same time, the notion of digital sovereignty has become a leitmotif in German discourse: the state’s capacity to assume its responsibilities and safeguard society’s – and individuals’ – ability to shape the digital transformation in a self-determined way. The education sector is exemplary for the challenge faced by Germany, and indeed Europe, of harnessing the benefits of digital technology while navigating concerns around sovereignty. It encompasses education as a core public good, a rapidly growing field of business, and growing pools of highly sensitive personal data. The report describes pathways to mitigating the tension between digitalization and sovereignty at three different levels – state, economy, and individual – through the lens of concrete technical projects in the education sector: the HPI Schul-Cloud (state sovereignty), the MERLOT data spaces (economic sovereignty), and the openHPI platform (individual sovereignty). N2 - Digitale Technologien bieten erhebliche politische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Chancen. Zugleich ist der Begriff digitale Souveränität zu einem Leitmotiv im deutschen Diskurs über digitale Technologien geworden: das heißt, die Fähigkeit des Staates, seine Verantwortung wahrzunehmen und die Befähigung der Gesellschaft – und des Einzelnen – sicherzustellen, die digitale Transformation selbstbestimmt zu gestalten. Exemplarisch für die Herausforderung in Deutschland und Europa, die Vorteile digitaler Technologien zu nutzen und gleichzeitig Souveränitätsbedenken zu berücksichtigen, steht der Bildungssektor. Er umfasst Bildung als zentrales öffentliches Gut, ein schnell aufkommendes Geschäftsfeld und wachsende Bestände an hochsensiblen personenbezogenen Daten. Davon ausgehend beschreibt der Bericht Wege zur Entschärfung des Spannungsverhältnisses zwischen Digitalisierung und Souveränität auf drei verschiedenen Ebenen – Staat, Wirtschaft und Individuum – anhand konkreter technischer Projekte im Bildungsbereich: die HPI Schul-Cloud (staatliche Souveränität), die MERLOT-Datenräume (wirtschaftliche Souveränität) und die openHPI-Plattform (individuelle Souveränität). T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 157 KW - digitalization KW - digital sovereignty KW - digital education KW - HPI Schul-Cloud KW - MERLOT KW - openHPI KW - European Union KW - Digitalisierung KW - digitale Souveränität KW - digitale Bildung KW - HPI Schul-Cloud KW - MERLOT KW - openHPI KW - Europäische Union Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-597723 SN - 978-3-86956-561-3 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 157 SP - 1 EP - 27 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - CHAP A1 - Corazza, Giovanni Emanuele A1 - Thienen, Julia von ED - Glăveanu, Vlad Petre T1 - Invention T2 - The Palgrave encyclopedia of the possible N2 - This entry addresses invention from five different perspectives: (i) definition of the term, (ii) mechanisms underlying invention processes, (iii) (pre-)history of human inventions, (iv) intellectual property protection vs open innovation, and (v) case studies of great inventors. Regarding the definition, an invention is the outcome of a creative process taking place within a technological milieu, which is recognized as successful in terms of its effectiveness as an original technology. In the process of invention, a technological possibility becomes realized. Inventions are distinct from either discovery or innovation. In human creative processes, seven mechanisms of invention can be observed, yielding characteristic outcomes: (1) basic inventions, (2) invention branches, (3) invention combinations, (4) invention toolkits, (5) invention exaptations, (6) invention values, and (7) game-changing inventions. The development of humanity has been strongly shaped by inventions ever since early stone tools and the conception of agriculture. An “explosion of creativity” has been associated with Homo sapiens, and inventions in all fields of human endeavor have followed suit, engendering an exponential growth of cumulative culture. This culture development emerges essentially through a reuse of previous inventions, their revision, amendment and rededication. In sociocultural terms, humans have increasingly regulated processes of invention and invention-reuse through concepts such as intellectual property, patents, open innovation and licensing methods. Finally, three case studies of great inventors are considered: Edison, Marconi, and Montessori, next to a discussion of human invention processes as collaborative endeavors. KW - invention KW - creativity KW - invention mechanism KW - cumulative culture KW - technology KW - innovation KW - patent KW - open innovation Y1 - 2023 SN - 978-3-030-90912-3 SN - 978-3-030-90913-0 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-030-90913-0_14 SP - 806 EP - 814 PB - Springer International Publishing CY - Cham ER - TY - THES A1 - Najafi, Pejman T1 - Leveraging data science & engineering for advanced security operations T1 - Der Einsatz von Data Science & Engineering für fortschrittliche Security Operations N2 - The Security Operations Center (SOC) represents a specialized unit responsible for managing security within enterprises. To aid in its responsibilities, the SOC relies heavily on a Security Information and Event Management (SIEM) system that functions as a centralized repository for all security-related data, providing a comprehensive view of the organization's security posture. Due to the ability to offer such insights, SIEMS are considered indispensable tools facilitating SOC functions, such as monitoring, threat detection, and incident response. Despite advancements in big data architectures and analytics, most SIEMs fall short of keeping pace. Architecturally, they function merely as log search engines, lacking the support for distributed large-scale analytics. Analytically, they rely on rule-based correlation, neglecting the adoption of more advanced data science and machine learning techniques. This thesis first proposes a blueprint for next-generation SIEM systems that emphasize distributed processing and multi-layered storage to enable data mining at a big data scale. Next, with the architectural support, it introduces two data mining approaches for advanced threat detection as part of SOC operations. First, a novel graph mining technique that formulates threat detection within the SIEM system as a large-scale graph mining and inference problem, built on the principles of guilt-by-association and exempt-by-reputation. The approach entails the construction of a Heterogeneous Information Network (HIN) that models shared characteristics and associations among entities extracted from SIEM-related events/logs. Thereon, a novel graph-based inference algorithm is used to infer a node's maliciousness score based on its associations with other entities in the HIN. Second, an innovative outlier detection technique that imitates a SOC analyst's reasoning process to find anomalies/outliers. The approach emphasizes explainability and simplicity, achieved by combining the output of simple context-aware univariate submodels that calculate an outlier score for each entry. Both approaches were tested in academic and real-world settings, demonstrating high performance when compared to other algorithms as well as practicality alongside a large enterprise's SIEM system. This thesis establishes the foundation for next-generation SIEM systems that can enhance today's SOCs and facilitate the transition from human-centric to data-driven security operations. N2 - In einem Security Operations Center (SOC) werden alle sicherheitsrelevanten Prozesse, Daten und Personen einer Organisation zusammengefasst. Das Herzstück des SOCs ist ein Security Information and Event Management (SIEM)-System, welches als zentraler Speicher aller sicherheitsrelevanten Daten fungiert und einen Überblick über die Sicherheitslage einer Organisation geben kann. SIEM-Systeme sind unverzichtbare Werkzeuge für viele SOC-Funktionen wie Monitoring, Threat Detection und Incident Response. Trotz der Fortschritte bei Big-Data-Architekturen und -Analysen können die meisten SIEMs nicht mithalten. Sie fungieren nur als Protokollsuchmaschine und unterstützen keine verteilte Data Mining und Machine Learning. In dieser Arbeit wird zunächst eine Blaupause für die nächste Generation von SIEM-Systemen vorgestellt, welche Daten verteilt, verarbeitet und in mehreren Schichten speichert, damit auch Data Mining im großen Stil zu ermöglichen. Zudem werden zwei Data Mining-Ansätze vorgeschlagen, mit denen auch anspruchsvolle Bedrohungen erkannt werden können. Der erste Ansatz ist eine neue Graph-Mining-Technik, bei der SIEM-Daten als Graph strukturiert werden und Reputationsinferenz mithilfe der Prinzipien guiltby-association (Kontaktschuld) und exempt-by-reputation (Reputationsbefreiung) implementiert wird. Der Ansatz nutzt ein heterogenes Informationsnetzwerk (HIN), welches gemeinsame Eigenschaften und Assoziationen zwischen Entitäten aus Event Logs verknüpft. Des Weiteren ermöglicht ein neuer Inferenzalgorithmus die Bestimmung der Schädlichkeit eines Kontos anhand seiner Verbindungen zu anderen Entitäten im HIN. Der zweite Ansatz ist eine innovative Methode zur Erkennung von Ausreißern, die den Entscheidungsprozess eines SOC-Analysten imitiert. Diese Methode ist besonders einfach und interpretierbar, da sie einzelne univariate Teilmodelle kombiniert, die sich jeweils auf eine kontextualisierte Eigenschaft einer Entität beziehen. Beide Ansätze wurden sowohl akademisch als auch in der Praxis getestet und haben im Vergleich mit anderen Methoden auch in großen Unternehmen eine hohe Qualität bewiesen. Diese Arbeit bildet die Grundlage für die nächste Generation von SIEM-Systemen, welche den Übergang von einer personalzentrischen zu einer datenzentrischen Perspektive auf SOCs ermöglichen. KW - cybersecurity KW - endpoint security KW - threat detection KW - intrusion detection KW - apt KW - advanced threats KW - advanced persistent threat KW - zero-day KW - security analytics KW - data-driven KW - data mining KW - data science KW - anomaly detection KW - outlier detection KW - graph mining KW - graph inference KW - machine learning KW - Advanced Persistent Threats KW - fortschrittliche Angriffe KW - Anomalieerkennung KW - APT KW - Cyber-Sicherheit KW - Data-Mining KW - Data-Science KW - datengetrieben KW - Endpunktsicherheit KW - Graphableitung KW - Graph-Mining KW - Einbruchserkennung KW - Machine-Learning KW - Ausreißererkennung KW - Sicherheitsanalyse KW - Bedrohungserkennung KW - 0-day Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-612257 ER - TY - CHAP A1 - Gonnermann, Jana A1 - Teichmann, Malte T1 - Influence of pre-experience on learning, usability and cognitive load in a virtual learning environment T2 - Americas conference on information systems N2 - Virtual reality can have advantages for education and learning. However, it must be adequately designed so that the learner benefits from the technological possibilities. Understanding the underlying effects of the virtual learning environment and the learner’s prior experience with virtual reality or prior knowledge of the content is necessary to design a proper virtual learning environment. This article presents a pre-study testing the design of a virtual learning environment for engineering vocational training courses. In the pre-study, 12 employees of two companies joined the training course in one of the two degrees of immersion (desktop VR and VR HMD). Quantitative results on learning success, cognitive load, usability, and motivation and qualitative learning process data were presented. The qualitative data assessment shows that overall, the employees were satisfied with the learning environment regardless of the level of immersion and that the participants asked for more guidance and structure accompanying the learning process. Further research is needed to test for solid group differences. KW - immersion KW - virtual learning environments KW - learner characteristics KW - vocational training KW - cognitive load theory Y1 - 2023 UR - https://aisel.aisnet.org/amcis2023/sig_ed/sig_ed/25/ IS - 1871 PB - AIS CY - Atlanta ER - TY - BOOK A1 - Barkowsky, Matthias A1 - Giese, Holger T1 - Triple graph grammars for multi-version models N2 - Like conventional software projects, projects in model-driven software engineering require adequate management of multiple versions of development artifacts, importantly allowing living with temporary inconsistencies. In the case of model-driven software engineering, employed versioning approaches also have to handle situations where different artifacts, that is, different models, are linked via automatic model transformations. In this report, we propose a technique for jointly handling the transformation of multiple versions of a source model into corresponding versions of a target model, which enables the use of a more compact representation that may afford improved execution time of both the transformation and further analysis operations. Our approach is based on the well-known formalism of triple graph grammars and a previously introduced encoding of model version histories called multi-version models. In addition to showing the correctness of our approach with respect to the standard semantics of triple graph grammars, we conduct an empirical evaluation that demonstrates the potential benefit regarding execution time performance. N2 - Ähnlich zu konventionellen Softwareprojekten erfordern Projekte im Bereich der modellgetriebenen Softwareentwicklung eine adäquate Verwaltung mehrerer Versionen von Entwicklungsartefakten. Eine solche Versionsverwaltung muss es insbesondere ermöglichen, zeitweise mit Inkonsistenzen zu leben. Im Fall der modellgetriebenen Softwareentwicklung muss ein verwendeter Ansatz zusätzlich mit Situationen umgehen können, in denen verschiedene Entwicklungsartefakte, das heißt verschiedene Modelle, durch automatische Modelltransformationen verknüpft sind. In diesem Bericht schlagen wir eine Technik für die integrierte Transformation mehrerer Versionen eines Quellmodells in entsprechende Versionen eines Zielmodells vor. Dies ermöglicht die Verwendung einer kompakteren Repräsentation der Modelle, was zu verbesserten Laufzeiteigenschaften der Transformation und weiterführender Operationen führen kann. Unser Ansatz basiert auf dem bekannten Formalismus der Tripel-Graph-Grammatiken und einer in früheren Arbeiten eingeführten Kodierung von Versionshistorien von Modellen. Neben einem Beweis der Korrektheit des Ansatzes in Bezug auf die standardmäßige Semantik von Tripel-Graph-Grammatiken führen wir eine empirische Evaluierung durch, die den potenziellen Performancevorteil der Technik demonstriert. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 155 KW - triple graph grammars KW - multi-version models KW - Tripel-Graph-Grammatiken KW - Modelle mit mehreren Versionen Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-573994 SN - 978-3-86956-556-9 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 155 SP - 28 EP - 28 ER - TY - JOUR A1 - Baberowski, David A1 - Leonhardt, Thiemo A1 - Rentsch, Susanne A1 - Bergner, Nadine T1 - Aufbau informatischer Kompetenzen im Kontext KI bei Lehramtsstudierenden des Faches Politik JF - Hochschuldidaktik Informatik HDI 2021 (Commentarii informaticae didacticae) N2 - Lehrkräfte aller Fächer benötigen informatische Kompetenzen, um der wachsenden Alltagsrelevanz von Informatik und aktuell gültigen Lehrplänen gerecht zu werden. Beispielsweise verweist in Sachsen der Lehrplan für das Fach Gemeinschaftskunde, Rechtserziehung und Wirtschaft am Gymnasium mit dem für die Jahrgangsstufe 11 vorgesehenem Thema „Digitalisierung und sozialer Wandel“ auf Künstliche Intelligenz (KI) und explizit auf die Bedeutung der informatischen Bildung. Um die nötigen informatischen Grundlagen zu vermitteln, wurde für Lehramtsstudierende des Faches Politik ein Workshop erarbeitet, der die Grundlagen der Funktionsweise von KI anhand von überwachtem maschinellen Lernen in neuronalen Netzen vermittelt. Inhalt des Workshops ist es, mit Bezug auf gesellschaftliche Implikationen wie Datenschutz bei Trainingsdaten und algorithmic bias einen informierten Diskurs zu politischen Themen zu ermöglichen. Ziele des Workshops für Lehramtsstudierende mit dem Fach Politik sind: (1) Aufbau informatischer Kompetenzen in Bezug zum Thema KI, (2) Stärkung der Diskussionsfähigkeiten der Studierenden durch passende informatische Kompetenzen und (3) Anregung der Studierenden zum Transfer auf passende Themenstellungen im Politikunterricht. Das Evaluationskonzept umfasst eine Pre-Post-Befragung zur Zuversicht zur Vermittlungskompetenz unter Bezug auf maschinelles Lernen in neuronalen Netzen im Unterricht, sowie die Analyse einer abschließenden Diskussion. Für die Pre-Post-Befragung konnte eine Steigerung der Zuversicht zur Vermittlungskompetenz beobachtet werden. Die Analyse der Diskussion zeigte das Bewusstsein der Alltagsrelevanz des Themas KI bei den Teilnehmenden, aber noch keine Anwendung der informatischen Inhalte des Workshops zur Stützung der Argumente in der Diskussion. KW - informatische Grundkompetenzen KW - Lehramtsstudium KW - KI KW - maschinelles Lernen KW - fächerverbindend Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-615995 SN - 978-3-86956-548-4 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 13 SP - 189 EP - 209 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -