TY - JOUR A1 - Schaub, Torsten A1 - Woltran, Stefan T1 - Answer set programming unleashed! JF - Künstliche Intelligenz N2 - Answer Set Programming faces an increasing popularity for problem solving in various domains. While its modeling language allows us to express many complex problems in an easy way, its solving technology enables their effective resolution. In what follows, we detail some of the key factors of its success. Answer Set Programming [ASP; Brewka et al. Commun ACM 54(12):92–103, (2011)] is seeing a rapid proliferation in academia and industry due to its easy and flexible way to model and solve knowledge-intense combinatorial (optimization) problems. To this end, ASP offers a high-level modeling language paired with high-performance solving technology. As a result, ASP systems provide out-off-the-box, general-purpose search engines that allow for enumerating (optimal) solutions. They are represented as answer sets, each being a set of atoms representing a solution. The declarative approach of ASP allows a user to concentrate on a problem’s specification rather than the computational means to solve it. This makes ASP a prime candidate for rapid prototyping and an attractive tool for teaching key AI techniques since complex problems can be expressed in a succinct and elaboration tolerant way. This is eased by the tuning of ASP’s modeling language to knowledge representation and reasoning (KRR). The resulting impact is nicely reflected by a growing range of successful applications of ASP [Erdem et al. AI Mag 37(3):53–68, 2016; Falkner et al. Industrial applications of answer set programming. K++nstliche Intelligenz (2018)] Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1007/s13218-018-0550-z SN - 0933-1875 SN - 1610-1987 VL - 32 IS - 2-3 SP - 105 EP - 108 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - GEN A1 - Schaub, Torsten A1 - Woltran, Stefan T1 - Special issue on answer set programming T2 - Künstliche Intelligenz Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1007/s13218-018-0554-8 SN - 0933-1875 SN - 1610-1987 VL - 32 IS - 2-3 SP - 101 EP - 103 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - THES A1 - Sawade, Christoph T1 - Active evaluation of predictive models T1 - Aktive Evaluierung von Vorhersagemodellen N2 - The field of machine learning studies algorithms that infer predictive models from data. Predictive models are applicable for many practical tasks such as spam filtering, face and handwritten digit recognition, and personalized product recommendation. In general, they are used to predict a target label for a given data instance. In order to make an informed decision about the deployment of a predictive model, it is crucial to know the model’s approximate performance. To evaluate performance, a set of labeled test instances is required that is drawn from the distribution the model will be exposed to at application time. In many practical scenarios, unlabeled test instances are readily available, but the process of labeling them can be a time- and cost-intensive task and may involve a human expert. This thesis addresses the problem of evaluating a given predictive model accurately with minimal labeling effort. We study an active model evaluation process that selects certain instances of the data according to an instrumental sampling distribution and queries their labels. We derive sampling distributions that minimize estimation error with respect to different performance measures such as error rate, mean squared error, and F-measures. An analysis of the distribution that governs the estimator leads to confidence intervals, which indicate how precise the error estimation is. Labeling costs may vary across different instances depending on certain characteristics of the data. For instance, documents differ in their length, comprehensibility, and technical requirements; these attributes affect the time a human labeler needs to judge relevance or to assign topics. To address this, the sampling distribution is extended to incorporate instance-specific costs. We empirically study conditions under which the active evaluation processes are more accurate than a standard estimate that draws equally many instances from the test distribution. We also address the problem of comparing the risks of two predictive models. The standard approach would be to draw instances according to the test distribution, label the selected instances, and apply statistical tests to identify significant differences. Drawing instances according to an instrumental distribution affects the power of a statistical test. We derive a sampling procedure that maximizes test power when used to select instances, and thereby minimizes the likelihood of choosing the inferior model. Furthermore, we investigate the task of comparing several alternative models; the objective of an evaluation could be to rank the models according to the risk that they incur or to identify the model with lowest risk. An experimental study shows that the active procedure leads to higher test power than the standard test in many application domains. Finally, we study the problem of evaluating the performance of ranking functions, which are used for example for web search. In practice, ranking performance is estimated by applying a given ranking model to a representative set of test queries and manually assessing the relevance of all retrieved items for each query. We apply the concepts of active evaluation and active comparison to ranking functions and derive optimal sampling distributions for the commonly used performance measures Discounted Cumulative Gain and Expected Reciprocal Rank. Experiments on web search engine data illustrate significant reductions in labeling costs. N2 - Maschinelles Lernen befasst sich mit Algorithmen zur Inferenz von Vorhersagemodelle aus komplexen Daten. Vorhersagemodelle sind Funktionen, die einer Eingabe – wie zum Beispiel dem Text einer E-Mail – ein anwendungsspezifisches Zielattribut – wie „Spam“ oder „Nicht-Spam“ – zuweisen. Sie finden Anwendung beim Filtern von Spam-Nachrichten, bei der Text- und Gesichtserkennung oder auch bei der personalisierten Empfehlung von Produkten. Um ein Modell in der Praxis einzusetzen, ist es notwendig, die Vorhersagequalität bezüglich der zukünftigen Anwendung zu schätzen. Für diese Evaluierung werden Instanzen des Eingaberaums benötigt, für die das zugehörige Zielattribut bekannt ist. Instanzen, wie E-Mails, Bilder oder das protokollierte Nutzerverhalten von Kunden, stehen häufig in großem Umfang zur Verfügung. Die Bestimmung der zugehörigen Zielattribute ist jedoch ein manueller Prozess, der kosten- und zeitaufwendig sein kann und mitunter spezielles Fachwissen erfordert. Ziel dieser Arbeit ist die genaue Schätzung der Vorhersagequalität eines gegebenen Modells mit einer minimalen Anzahl von Testinstanzen. Wir untersuchen aktive Evaluierungsprozesse, die mit Hilfe einer Wahrscheinlichkeitsverteilung Instanzen auswählen, für die das Zielattribut bestimmt wird. Die Vorhersagequalität kann anhand verschiedener Kriterien, wie der Fehlerrate, des mittleren quadratischen Verlusts oder des F-measures, bemessen werden. Wir leiten die Wahrscheinlichkeitsverteilungen her, die den Schätzfehler bezüglich eines gegebenen Maßes minimieren. Der verbleibende Schätzfehler lässt sich anhand von Konfidenzintervallen quantifizieren, die sich aus der Verteilung des Schätzers ergeben. In vielen Anwendungen bestimmen individuelle Eigenschaften der Instanzen die Kosten, die für die Bestimmung des Zielattributs anfallen. So unterscheiden sich Dokumente beispielsweise in der Textlänge und dem technischen Anspruch. Diese Eigenschaften beeinflussen die Zeit, die benötigt wird, mögliche Zielattribute wie das Thema oder die Relevanz zuzuweisen. Wir leiten unter Beachtung dieser instanzspezifischen Unterschiede die optimale Verteilung her. Die entwickelten Evaluierungsmethoden werden auf verschiedenen Datensätzen untersucht. Wir analysieren in diesem Zusammenhang Bedingungen, unter denen die aktive Evaluierung genauere Schätzungen liefert als der Standardansatz, bei dem Instanzen zufällig aus der Testverteilung gezogen werden. Eine verwandte Problemstellung ist der Vergleich von zwei Modellen. Um festzustellen, welches Modell in der Praxis eine höhere Vorhersagequalität aufweist, wird eine Menge von Testinstanzen ausgewählt und das zugehörige Zielattribut bestimmt. Ein anschließender statistischer Test erlaubt Aussagen über die Signifikanz der beobachteten Unterschiede. Die Teststärke hängt von der Verteilung ab, nach der die Instanzen ausgewählt wurden. Wir bestimmen die Verteilung, die die Teststärke maximiert und damit die Wahrscheinlichkeit minimiert, sich für das schlechtere Modell zu entscheiden. Des Weiteren geben wir eine Möglichkeit an, den entwickelten Ansatz für den Vergleich von mehreren Modellen zu verwenden. Wir zeigen empirisch, dass die aktive Evaluierungsmethode im Vergleich zur zufälligen Auswahl von Testinstanzen in vielen Anwendungen eine höhere Teststärke aufweist. Im letzten Teil der Arbeit werden das Konzept der aktiven Evaluierung und das des aktiven Modellvergleichs auf Rankingprobleme angewendet. Wir leiten die optimalen Verteilungen für das Schätzen der Qualitätsmaße Discounted Cumulative Gain und Expected Reciprocal Rank her. Eine empirische Studie zur Evaluierung von Suchmaschinen zeigt, dass die neu entwickelten Verfahren signifikant genauere Schätzungen der Rankingqualität liefern als die untersuchten Referenzverfahren. KW - Aktive Evaluierung KW - Vorhersagemodelle KW - Maschinelles Lernen KW - Fehlerschätzung KW - Statistische Tests KW - Active Evaluation KW - Predictive Models KW - Machine Learning KW - Error Estimation KW - Statistical Tests Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-65583 SN - 978-3-86956-255-1 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Saleh, Eyad T1 - Securing Multi-tenant SaaS Environments N2 - Software-as-a-Service (SaaS) offers several advantages to both service providers and users. Service providers can benefit from the reduction of Total Cost of Ownership (TCO), better scalability, and better resource utilization. On the other hand, users can use the service anywhere and anytime, and minimize upfront investment by following the pay-as-you-go model. Despite the benefits of SaaS, users still have concerns about the security and privacy of their data. Due to the nature of SaaS and the Cloud in general, the data and the computation are beyond the users' control, and hence data security becomes a vital factor in this new paradigm. Furthermore, in multi-tenant SaaS applications, the tenants become more concerned about the confidentiality of their data since several tenants are co-located onto a shared infrastructure. To address those concerns, we start protecting the data from the provisioning process by controlling how tenants are being placed in the infrastructure. We present a resource allocation algorithm designed to minimize the risk of co-resident tenants called SecPlace. It enables the SaaS provider to control the resource (i.e., database instance) allocation process while taking into account the security of tenants as a requirement. Due to the design principles of the multi-tenancy model, tenants follow some degree of sharing on both application and infrastructure levels. Thus, strong security-isolation should be present. Therefore, we develop SignedQuery, a technique that prevents one tenant from accessing others' data. We use the Signing Concept to create a signature that is used to sign the tenant's request, then the server can verifies the signature and recognizes the requesting tenant, and hence ensures that the data to be accessed is belonging to the legitimate tenant. Finally, Data confidentiality remains a critical concern due to the fact that data in the Cloud is out of users' premises, and hence beyond their control. Cryptography is increasingly proposed as a potential approach to address such a challenge. Therefore, we present SecureDB, a system designed to run SQL-based applications over an encrypted database. SecureDB captures the schema design and analyzes it to understand the internal structure of the data (i.e., relationships between the tables and their attributes). Moreover, we determine the appropriate partialhomomorphic encryption scheme for each attribute where computation is possible even when the data is encrypted. To evaluate our work, we conduct extensive experiments with di↵erent settings. The main use case in our work is a popular open source HRM application, called OrangeHRM. The results show that our multi-layered approach is practical, provides enhanced security and isolation among tenants, and have a moderate complexity in terms of processing encrypted data. Y1 - 2016 ER - TY - JOUR A1 - Saito, Toshinori T1 - The Key Competencies in Informatics and ICT viewed from Nussbaum’s Ten Central Capabilities JF - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT N2 - This article shows a discussion about the key competencies in informatics and ICT viewed from a philosophical foundation presented by Martha Nussbaum, which is known as ‘ten central capabilities’. Firstly, the outline of ‘The Capability Approach’, which has been presented by Amartya Sen and Nussbaum as a theoretical framework of assessing the state of social welfare, will be explained. Secondly, the body of Nussbaum’s ten central capabilities and the reason for being applied as the basis of discussion will be shown. Thirdly, the relationship between the concept of ‘capability’ and ‘competency’ is to be discussed. After that, the author’s assumption of the key competencies in informatics and ICT led from the examination of Nussbaum’s ten capabilities will be presented. KW - Capability approach KW - competency KW - teaching informatics in general education KW - philosophical foundation of informatics pedagogy KW - education and public policy Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82718 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 7 SP - 253 EP - 266 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Sadr-Azodi, Amir Shahab T1 - Towards Real-time SIEM-based Network monitoring and Intrusion Detection through Advanced Event Normalization Y1 - 2015 ER - TY - JOUR A1 - Reynolds, Nicholas A1 - Swainston, Andrew A1 - Bendrups, Faye T1 - Music Technology and Computational Thinking BT - Young People displaying Competence JF - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT N2 - A project involving the composition of a number of pieces of music by public participants revealed levels of engagement with and mastery of complex music technologies by a number of secondary student volunteers. This paper reports briefly on some initial findings of that project and seeks to illuminate an understanding of computational thinking across the curriculum. KW - Computational Thinking KW - Music Technology KW - ICT Competence KW - Young People Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82913 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 7 SP - 363 EP - 370 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Respondek, Tobias T1 - A workflow for computing potential areas for wind turbines JF - Process design for natural scientists: an agile model-driven approach N2 - This paper describes the implementation of a workflow model for service-oriented computing of potential areas for wind turbines in jABC. By implementing a re-executable model the manual effort of a multi-criteria site analysis can be reduced. The aim is to determine the shift of typical geoprocessing tools of geographic information systems (GIS) from the desktop to the web. The analysis is based on a vector data set and mainly uses web services of the “Center for Spatial Information Science and Systems” (CSISS). This paper discusses effort, benefits and problems associated with the use of the web services. Y1 - 2014 SN - 978-3-662-45005-5 IS - 500 SP - 200 EP - 215 PB - Springer CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Reso, Judith ED - Lambrecht, Anna-Lena ED - Margaria, Tiziana T1 - Protein Classification Workflow JF - Process Design for Natural Scientists: an agile model-driven approach N2 - The protein classification workflow described in this report enables users to get information about a novel protein sequence automatically. The information is derived by different bioinformatic analysis tools which calculate or predict features of a protein sequence. Also, databases are used to compare the novel sequence with known proteins. Y1 - 2014 SN - 978-3-662-45005-5 SN - 1865-0929 IS - 500 SP - 65 EP - 72 PB - Springer Verlag CY - Berlin ER - TY - THES A1 - Repp, Leo T1 - Extending the automatic theorem prover nanoCoP with arithmetic procedures T1 - Erweiterung des automatischen Theorembeweisers nanoCoP um Arithmetik und Gleichheit behandelnde Verfahren N2 - In dieser Bachelorarbeit implementiere ich den automatischen Theorembeweiser nanoCoP-Ω. Es handelt sich bei diesem neuen System um das Ergebnis einer Portierung von Arithmetik-behandelnden Prozeduren aus dem automatischen Theorembeweiser mit Arithmetik leanCoP-Ω in das System nanoCoP 2.0. Dazu wird zuerst der mathematische Hintergrund zu automatischen Theorembeweisern und Arithmetik gegeben. Ich stelle die Vorgängerprojekte leanCoP, nanoCoP und leanCoP-Ω vor, auf dessen Vorlage nanoCoP-Ω entwickelt wurde. Es folgt eine ausführliche Erklärung der Konzepte, um welche der nicht-klausale Konnektionskalkül erweitert werden muss, um eine Behandlung von arithmetischen Ausdrücken und Gleichheiten in den Kalkül zu integrieren, sowie eine Beschreibung der Implementierung dieser Konzepte in nanoCoP-Ω. Als letztes folgt eine experimentelle Evaluation von nanoCoP-Ω. Es wurde ein ausführlicher Vergleich von Laufzeit und Anzahl gelöster Probleme im Vergleich zum ähnlich aufgebauten Theorembeweiser leanCoP-Ω auf Basis der TPTP-Benchmark durchgeführt. Ich komme zu dem Ergebnis, dass nanoCoP-Ω deutlich schneller ist als leanCoP-Ω ist, jedoch weniger gut geeignet für größere Probleme. Zudem konnte ich feststellen, dass nanoCoP-Ω falsche Beweise liefern kann. Ich bespreche, wie dieses Problem gelöst werden kann, sowie einige mögliche Optimierungen und Erweiterungen des Beweissystems. N2 - In this bachelor’s thesis I implement the automatic theorem prover nanoCoP-Ω. This system is the result of porting arithmetic and equality handling procedures first introduced in the automatic theorem prover with arithmetic leanCoP-Ω into the similar system nanoCoP 2.0. To understand these procedures, I first introduce the mathematical background to both automatic theorem proving and arithmetic expressions. I present the predecessor projects leanCoP, nanoCoP and leanCoP-Ω, out of which nanCoP-Ω was developed. This is followed by an extensive description of the concepts the non-clausal connection calculus needed to be extended by, to allow for proving arithmetic expressions and equalities, as well as of their implementation into nanoCoP-Ω. An extensive comparison between both the runtimes and the number of solved problems of the systems nanoCoP-Ω and leanCoP-Ω was made. I come to the conclusion, that nanoCoP-Ω is considerably faster than leanCoP-Ω for small problems, though less well suited for larger problems. Additionally, I was able to construct a non-theorem that nanoCoP-Ω generates a false proof for. I discuss how this pressing issue could be resolved, as well as some possible optimizations and expansions of the system. KW - automatic theorem prover KW - leanCoP KW - connection calculus KW - tptp KW - arithmetic procedures KW - equality KW - omega KW - arithmethische Prozeduren KW - automatisierter Theorembeweiser KW - Konnektionskalkül KW - Gleichheit KW - leanCoP KW - Omega KW - TPTP Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-576195 ER - TY - JOUR A1 - Przybylla, Mareen A1 - Romeike, Ralf T1 - Key Competences with Physical Computing JF - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT N2 - Physical computing covers the design and realization of interactive objects and installations and allows students to develop concrete, tangible products of the real world that arise from the learners’ imagination. This way, constructionist learning is raised to a level that enables students to gain haptic experience and thereby concretizes the virtual. In this paper the defining characteristics of physical computing are described. Key competences to be gained with physical computing will be identified. KW - Defining characteristics of physical computing KW - key competences in physical computing KW - physical computing tools Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82904 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 7 SP - 351 EP - 361 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Prohaska, Steffen T1 - Skeleton-based visualization of massive voxel objects with network-like architecture T1 - Skelettbasierte Visualisierung großer Voxel-Objekte mit netzwerkartiger Architektur N2 - This work introduces novel internal and external memory algorithms for computing voxel skeletons of massive voxel objects with complex network-like architecture and for converting these voxel skeletons to piecewise linear geometry, that is triangle meshes and piecewise straight lines. The presented techniques help to tackle the challenge of visualizing and analyzing 3d images of increasing size and complexity, which are becoming more and more important in, for example, biological and medical research. Section 2.3.1 contributes to the theoretical foundations of thinning algorithms with a discussion of homotopic thinning in the grid cell model. The grid cell model explicitly represents a cell complex built of faces, edges, and vertices shared between voxels. A characterization of pairs of cells to be deleted is much simpler than characterizations of simple voxels were before. The grid cell model resolves topologically unclear voxel configurations at junctions and locked voxel configurations causing, for example, interior voxels in sets of non-simple voxels. A general conclusion is that the grid cell model is superior to indecomposable voxels for algorithms that need detailed control of topology. Section 2.3.2 introduces a noise-insensitive measure based on the geodesic distance along the boundary to compute two-dimensional skeletons. The measure is able to retain thin object structures if they are geometrically important while ignoring noise on the object's boundary. This combination of properties is not known of other measures. The measure is also used to guide erosion in a thinning process from the boundary towards lines centered within plate-like structures. Geodesic distance based quantities seem to be well suited to robustly identify one- and two-dimensional skeletons. Chapter 6 applies the method to visualization of bone micro-architecture. Chapter 3 describes a novel geometry generation scheme for representing voxel skeletons, which retracts voxel skeletons to piecewise linear geometry per dual cube. The generated triangle meshes and graphs provide a link to geometry processing and efficient rendering of voxel skeletons. The scheme creates non-closed surfaces with boundaries, which contain fewer triangles than a representation of voxel skeletons using closed surfaces like small cubes or iso-surfaces. A conclusion is that thinking specifically about voxel skeleton configurations instead of generic voxel configurations helps to deal with the topological implications. The geometry generation is one foundation of the applications presented in Chapter 6. Chapter 5 presents a novel external memory algorithm for distance ordered homotopic thinning. The presented method extends known algorithms for computing chamfer distance transformations and thinning to execute I/O-efficiently when input is larger than the available main memory. The applied block-wise decomposition schemes are quite simple. Yet it was necessary to carefully analyze effects of block boundaries to devise globally correct external memory variants of known algorithms. In general, doing so is superior to naive block-wise processing ignoring boundary effects. Chapter 6 applies the algorithms in a novel method based on confocal microscopy for quantitative study of micro-vascular networks in the field of microcirculation. N2 - Die vorliegende Arbeit führt I/O-effiziente Algorithmen und Standard-Algorithmen zur Berechnung von Voxel-Skeletten aus großen Voxel-Objekten mit komplexer, netzwerkartiger Struktur und zur Umwandlung solcher Voxel-Skelette in stückweise-lineare Geometrie ein. Die vorgestellten Techniken werden zur Visualisierung und Analyse komplexer drei-dimensionaler Bilddaten, beispielsweise aus Biologie und Medizin, eingesetzt. Abschnitt 2.3.1 leistet mit der Diskussion von topologischem Thinning im Grid-Cell-Modell einen Beitrag zu den theoretischen Grundlagen von Thinning-Algorithmen. Im Grid-Cell-Modell wird ein Voxel-Objekt als Zellkomplex dargestellt, der aus den Ecken, Kanten, Flächen und den eingeschlossenen Volumina der Voxel gebildet wird. Topologisch unklare Situationen an Verzweigungen und blockierte Voxel-Kombinationen werden aufgelöst. Die Charakterisierung von Zellpaaren, die im Thinning-Prozess entfernt werden dürfen, ist einfacher als bekannte Charakterisierungen von so genannten "Simple Voxels". Eine wesentliche Schlussfolgerung ist, dass das Grid-Cell-Modell atomaren Voxeln überlegen ist, wenn Algorithmen detaillierte Kontrolle über Topologie benötigen. Abschnitt 2.3.2 präsentiert ein rauschunempfindliches Maß, das den geodätischen Abstand entlang der Oberfläche verwendet, um zweidimensionale Skelette zu berechnen, welche dünne, aber geometrisch bedeutsame, Strukturen des Objekts rauschunempfindlich abbilden. Das Maß wird im weiteren mit Thinning kombiniert, um die Erosion von Voxeln auf Linien zuzusteuern, die zentriert in plattenförmigen Strukturen liegen. Maße, die auf dem geodätischen Abstand aufbauen, scheinen sehr geeignet zu sein, um ein- und zwei-dimensionale Skelette bei vorhandenem Rauschen zu identifizieren. Eine theoretische Begründung für diese Beobachtung steht noch aus. In Abschnitt 6 werden die diskutierten Methoden zur Visualisierung von Knochenfeinstruktur eingesetzt. Abschnitt 3 beschreibt eine Methode, um Voxel-Skelette durch kontrollierte Retraktion in eine stückweise-lineare geometrische Darstellung umzuwandeln, die als Eingabe für Geometrieverarbeitung und effizientes Rendering von Voxel-Skeletten dient. Es zeigt sich, dass eine detaillierte Betrachtung der topologischen Eigenschaften eines Voxel-Skeletts einer Betrachtung von allgemeinen Voxel-Konfigurationen für die Umwandlung zu einer geometrischen Darstellung überlegen ist. Die diskutierte Methode bildet die Grundlage für die Anwendungen, die in Abschnitt 6 diskutiert werden. Abschnitt 5 führt einen I/O-effizienten Algorithmus für Thinning ein. Die vorgestellte Methode erweitert bekannte Algorithmen zur Berechung von Chamfer-Distanztransformationen und Thinning so, dass diese effizient ausführbar sind, wenn die Eingabedaten den verfügbaren Hauptspeicher übersteigen. Der Einfluss der Blockgrenzen auf die Algorithmen wurde analysiert, um global korrekte Ergebnisse sicherzustellen. Eine detaillierte Analyse ist einer naiven Zerlegung, die die Einflüsse von Blockgrenzen vernachlässigt, überlegen. In Abschnitt 6 wird, aufbauend auf den I/O-effizienten Algorithmen, ein Verfahren zur quantitativen Analyse von Mikrogefäßnetzwerken diskutiert. KW - Visualisierung KW - Bilddatenanalyse KW - Skelettberechnung KW - Geometrieerzeugung KW - I/O-effiziente Algorithmen KW - visualization KW - image data analysis KW - skeletonization KW - geometry generation KW - external memory algorithms Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-14888 ER - TY - JOUR A1 - Preston, Christina A1 - Younie, Sarah T1 - Mentoring in a Digital World BT - What are the Issues? JF - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT N2 - This paper focuses on the results of the evaluation of the first pilot of an e-mentoring unit designed by the Hands-On ICT consortium, funded by the EU LLL programme. The overall aim of this two-year activity is to investigate the value for professional learning of Massive Online Open Courses (MOOCs) and Community Online Open Courses (COOCs) in the context of a ‘community of practice’. Three units in the first pilot covered aspects of using digital technologies to develop creative thinking skills. The findings in this paper relate to the fourth unit about e-mentoring, a skill that was important to delivering the course content in the other three units. Findings about the e-mentoring unit included: the students’ request for detailed profiles so that participants can get to know each other; and, the need to reconcile the different interpretations of e-mentoring held by the participants when the course begins. The evaluators concluded that the major issues were that: not all professional learners would self-organise and network; and few would wish to mentor their colleagues voluntarily. Therefore, the e-mentoring issues will need careful consideration in pilots two and three to identify how e-mentoring will be organised. KW - MOOCs KW - e-mentoring KW - professional development KW - ICT skills KW - user-centred Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82895 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 7 SP - 343 EP - 350 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Prasse, Paul T1 - Pattern recognition for computer security T1 - Mustererkennung für Computersicherheit BT - discriminative models for email spam campaign and malware detection BT - diskriminative Modelle zur Erkennung von Email Spam-Kampagnen und Malware N2 - Computer Security deals with the detection and mitigation of threats to computer networks, data, and computing hardware. This thesis addresses the following two computer security problems: email spam campaign and malware detection. Email spam campaigns can easily be generated using popular dissemination tools by specifying simple grammars that serve as message templates. A grammar is disseminated to nodes of a bot net, the nodes create messages by instantiating the grammar at random. Email spam campaigns can encompass huge data volumes and therefore pose a threat to the stability of the infrastructure of email service providers that have to store them. Malware -software that serves a malicious purpose- is affecting web servers, client computers via active content, and client computers through executable files. Without the help of malware detection systems it would be easy for malware creators to collect sensitive information or to infiltrate computers. The detection of threats -such as email-spam messages, phishing messages, or malware- is an adversarial and therefore intrinsically difficult problem. Threats vary greatly and evolve over time. The detection of threats based on manually-designed rules is therefore difficult and requires a constant engineering effort. Machine-learning is a research area that revolves around the analysis of data and the discovery of patterns that describe aspects of the data. Discriminative learning methods extract prediction models from data that are optimized to predict a target attribute as accurately as possible. Machine-learning methods hold the promise of automatically identifying patterns that robustly and accurately detect threats. This thesis focuses on the design and analysis of discriminative learning methods for the two computer-security problems under investigation: email-campaign and malware detection. The first part of this thesis addresses email-campaign detection. We focus on regular expressions as a syntactic framework, because regular expressions are intuitively comprehensible by security engineers and administrators, and they can be applied as a detection mechanism in an extremely efficient manner. In this setting, a prediction model is provided with exemplary messages from an email-spam campaign. The prediction model has to generate a regular expression that reveals the syntactic pattern that underlies the entire campaign, and that a security engineers finds comprehensible and feels confident enough to use the expression to blacklist further messages at the email server. We model this problem as two-stage learning problem with structured input and output spaces which can be solved using standard cutting plane methods. Therefore we develop an appropriate loss function, and derive a decoder for the resulting optimization problem. The second part of this thesis deals with the problem of predicting whether a given JavaScript or PHP file is malicious or benign. Recent malware analysis techniques use static or dynamic features, or both. In fully dynamic analysis, the software or script is executed and observed for malicious behavior in a sandbox environment. By contrast, static analysis is based on features that can be extracted directly from the program file. In order to bypass static detection mechanisms, code obfuscation techniques are used to spread a malicious program file in many different syntactic variants. Deobfuscating the code before applying a static classifier can be subjected to mostly static code analysis and can overcome the problem of obfuscated malicious code, but on the other hand increases the computational costs of malware detection by an order of magnitude. In this thesis we present a cascaded architecture in which a classifier first performs a static analysis of the original code and -based on the outcome of this first classification step- the code may be deobfuscated and classified again. We explore several types of features including token $n$-grams, orthogonal sparse bigrams, subroutine-hashings, and syntax-tree features and study the robustness of detection methods and feature types against the evolution of malware over time. The developed tool scans very large file collections quickly and accurately. Each model is evaluated on real-world data and compared to reference methods. Our approach of inferring regular expressions to filter emails belonging to an email spam campaigns leads to models with a high true-positive rate at a very low false-positive rate that is an order of magnitude lower than that of a commercial content-based filter. Our presented system -REx-SVMshort- is being used by a commercial email service provider and complements content-based and IP-address based filtering. Our cascaded malware detection system is evaluated on a high-quality data set of almost 400,000 conspicuous PHP files and a collection of more than 1,00,000 JavaScript files. From our case study we can conclude that our system can quickly and accurately process large data collections at a low false-positive rate. N2 - Computer-Sicherheit beschäftigt sich mit der Erkennung und der Abwehr von Bedrohungen für Computer-Netze, Daten und Computer-Hardware. In dieser Dissertation wird die Leistungsfähigkeit von Modellen des maschinellen Lernens zur Erkennung von Bedrohungen anhand von zwei konkreten Fallstudien analysiert. Im ersten Szenario wird die Leistungsfähigkeit von Modellen zur Erkennung von Email Spam-Kampagnen untersucht. E-Mail Spam-Kampagnen werden häufig von leicht zu bedienenden Tools erzeugt. Diese Tools erlauben es dem Benutzer, mit Hilfe eines Templates (z.B. einer regulären Grammatik) eine Emailvorlage zu definieren. Ein solches Template kann z.B. auf die Knoten eines Botnetzes verteilt werden. Dort werden Nachrichten mit diesem Template generiert und an verschiedene Absender verschickt. Die damit entstandenen E-Mail Spam-Kampagnen können riesige Datenmengen produzieren und somit zu einer Gefahr für die Stabilität der Infrastruktur von E-Mail-Service-Providern werden. Im zweiten Szenario wird die Leistungsfähigkeit von Modellen zur Erkennung von Malware untersucht. Malware bzw. Software, die schadhaften Programmcode enthält, kann Web-Server und Client-Computer über aktive Inhalte und Client-Computer über ausführbare Dateien beeinflussen. Somit kann die die reguläre und legitime Nutzung von Diensten verhindert werden. Des Weiteren kann Malware genutzt werden, um sensible Informationen zu sammeln oder Computer zu infiltrieren. Die Erkennung von Bedrohungen, die von E-Mail-Spam-Mails, Phishing-E-Mails oder Malware ausgehen, gestaltet sich schwierig. Zum einen verändern sich Bedrohungen von Zeit zu Zeit, zum anderen werden E-Mail-Spam-Mails oder Malware so modifiziert, dass sie von aktuellen Erkennungssystemen nicht oder nur schwer zu erkennen sind. Erkennungssysteme, die auf manuell erstellten Regeln basieren, sind deshalb wenig effektiv, da sie ständig administriert werden müssen. Sie müssen kontinuierlich gewartet werden, um neue Regeln (für veränderte oder neu auftretende Bedrohungen) zu erstellen und alte Regeln anzupassen bzw. zu löschen. Maschinelles Lernen ist ein Forschungsgebiet, das sich mit der Analyse von Daten und der Erkennung von Mustern beschäftigt, um bestimmte Aspekte in Daten, wie beispielsweise die Charakteristika von Malware, zu beschreiben. Mit Hilfe der Methoden des Maschinellen Lernens ist es möglich, automatisiert Muster in Daten zu erkennen. Diese Muster können genutzt werden, um Bedrohung gezielt und genau zu erkennen. Im ersten Teil wird ein Modell zur automatischen Erkennung von E-Mail-Spam-Kampag\-nen vorgestellt. Wir verwenden reguläre Ausdrücke als syntaktischen Rahmen, um E-Mail-Spam-Kampagnen zu beschreiben und E-Mails die zu einer E-Mail-Spam-Kampagne gehören zu identifizieren. Reguläre Ausdrücke sind intuitiv verständlich und können einfach von Administratoren genutzt werden, um E-Mail-Spam-Kampagnen zu beschreiben. Diese Arbeit stellt ein Modell vor, das für eine gegebene E-Mail-Spam-Kampagne einen regulären Ausdruck vorhersagt. In dieser Arbeit stellen wir ein Verfahren vor, um ein Modell zu bestimmen, das reguläre Ausdrücke vorhersagt, die zum Einen die Gesamtheit aller E-Mails in einer Spam-Kampagne abbilden und zum Anderen so verständlich aufgebaut sind, dass ein Systemadministrator eines E-Mail Servers diesen verwendet. Diese Problemstellung wird als ein zweistufiges Lernproblem mit strukturierten Ein- und Ausgaberäumen modelliert, welches mit Standardmethoden des Maschinellen Lernens gelöst werden kann. Hierzu werden eine geeignete Verlustfunktion, sowie ein Dekodierer für das resultierende Optimierungsproblem hergeleitet. Der zweite Teil behandelt die Analyse von Modellen zur Erkennung von Java-Script oder PHP-Dateien mit schadhaften Code. Viele neu entwickelte Malwareanalyse-Tools nutzen statische, dynamische oder eine Mischung beider Merkmalsarten als Eingabe, um Modelle zur Erkennung von Malware zu bilden. Um dynamische Merkmale zu extrahieren, wird eine Software oder ein Teil des Programmcodes in einer gesicherten Umgebung ausgeführt und das Verhalten (z.B. Speicherzugriffe oder Funktionsaufrufe) analysiert. Bei der statischen Analyse von Skripten und Software werden Merkmale direkt aus dem Programcode extrahiert. Um Erkennungsmechanismen, die nur auf statischen Merkmalen basieren, zu umgehen, wird der Programmcode oft maskiert. Die Maskierung von Programmcode wird genutzt, um einen bestimmten schadhaften Programmcode in vielen syntaktisch unterschiedlichen Varianten zu erzeugen. Der originale schadhafte Programmcode wird dabei erst zur Laufzeit generiert. Wird der Programmcode vor dem Anwenden eines Vorhersagemodells demaskiert, spricht man von einer vorwiegend statischen Programmcodeanalyse. Diese hat den Vorteil, dass enthaltener Schadcode einfacher zu erkennen ist. Großer Nachteil dieses Ansatzes ist die erhöhte Laufzeit durch das Demaskieren der einzelnen Dateien vor der Anwendung des Vorhersagemodells. In dieser Arbeit wird eine mehrstufige Architektur präsentiert, in der ein Klassifikator zunächst eine Vorhersage auf Grundlage einer statischen Analyse auf dem originalen Programmcode trifft. Basierend auf dieser Vorhersage wird der Programcode in einem zweiten Schritt demaskiert und erneut ein Vorhersagemodell angewendet. Wir betrachten dabei eine Vielzahl von möglichen Merkmalstypen, wie $n$-gram Merkmale, orthogonal sparse bigrams, Funktions-Hashes und Syntaxbaum Merkmale. Zudem wird in dieser Dissertation untersucht, wie robust die entwickelten Erkennungsmodelle gegenüber Veränderungen von Malware über die Zeit sind. Das vorgestellte Verfahren ermöglicht es, große Datenmengen mit hoher Treffergenauigkeit nach Malware zu durchsuchen. Alle in dieser Dissertation vorgestellten Modelle wurden auf echten Daten evaluiert und mit Referenzmethoden verglichen. Das vorgestellte Modell zur Erkennung von E-Mail-Spam-Kampagnen hat eine hohe richtig-positive Rate und eine sehr kleine falsch-positiv Rate die niedriger ist, als die eines kommerziellen E-Mail-Filters. Das Modell wird von einem kommerziellen E-Mail Service Provider während des operativen Geschäfts genutzt, um eingehende und ausgehende E-Mails eines E-Mails-Servers zu überprüfen. Der Ansatz zur Malwareerkennung wurde auf einem Datensatz mit rund 400.000 verdächtigen PHP Dateien und einer Sammlung von mehr als 1.000.000 Java-Script Dateien evaluiert. Die Fallstudie auf diesen Daten zeigt, dass das vorgestellte System schnell und mit hoher Genauigkeit riesige Datenmengen mit wenigen Falsch-Alarmen nach Malware durchsuchen kann. KW - malware detection KW - structured output prediction KW - pattern recognition KW - computer security KW - email spam detection KW - maschninelles Lernen KW - Computersicherheit KW - strukturierte Vorhersage KW - Klassifikation KW - Vorhersage KW - Spam KW - Malware Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-100251 ER - TY - JOUR A1 - Pousttchi, Key A1 - Gleiß, Alexander T1 - Surrounded by middlemen - how multi-sided platforms change the insurance industry JF - Electron Markets N2 - Multi-sided platforms (MSP) strongly affect markets and play a crucial part within the digital and networked economy. Although empirical evidence indicates their occurrence in many industries, research has not investigated the game-changing impact of MSP on traditional markets to a sufficient extent. More specifically, we have little knowledge of how MSP affect value creation and customer interaction in entire markets, exploiting the potential of digital technologies to offer new value propositions. Our paper addresses this research gap and provides an initial systematic approach to analyze the impact of MSP on the insurance industry. For this purpose, we analyze the state of the art in research and practice in order to develop a reference model of the value network for the insurance industry. On this basis, we conduct a case-study analysis to discover and analyze roles which are occupied or even newly created by MSP. As a final step, we categorize MSP with regard to their relation to traditional insurance companies, resulting in a classification scheme with four MSP standard types: Competition, Coordination, Cooperation, Collaboration. KW - Multi-sided platforms KW - Insurance industry KW - Value network KW - Digitalization KW - Customer ownership Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1007/s12525-019-00363-w SN - 1019-6781 SN - 1422-8890 VL - 29 IS - 4 SP - 609 EP - 629 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - THES A1 - Polyvyanyy, Artem T1 - Structuring process models T1 - Strukturierung von Prozessmodellen N2 - One can fairly adopt the ideas of Donald E. Knuth to conclude that process modeling is both a science and an art. Process modeling does have an aesthetic sense. Similar to composing an opera or writing a novel, process modeling is carried out by humans who undergo creative practices when engineering a process model. Therefore, the very same process can be modeled in a myriad number of ways. Once modeled, processes can be analyzed by employing scientific methods. Usually, process models are formalized as directed graphs, with nodes representing tasks and decisions, and directed arcs describing temporal constraints between the nodes. Common process definition languages, such as Business Process Model and Notation (BPMN) and Event-driven Process Chain (EPC) allow process analysts to define models with arbitrary complex topologies. The absence of structural constraints supports creativity and productivity, as there is no need to force ideas into a limited amount of available structural patterns. Nevertheless, it is often preferable that models follow certain structural rules. A well-known structural property of process models is (well-)structuredness. A process model is (well-)structured if and only if every node with multiple outgoing arcs (a split) has a corresponding node with multiple incoming arcs (a join), and vice versa, such that the set of nodes between the split and the join induces a single-entry-single-exit (SESE) region; otherwise the process model is unstructured. The motivations for well-structured process models are manifold: (i) Well-structured process models are easier to layout for visual representation as their formalizations are planar graphs. (ii) Well-structured process models are easier to comprehend by humans. (iii) Well-structured process models tend to have fewer errors than unstructured ones and it is less probable to introduce new errors when modifying a well-structured process model. (iv) Well-structured process models are better suited for analysis with many existing formal techniques applicable only for well-structured process models. (v) Well-structured process models are better suited for efficient execution and optimization, e.g., when discovering independent regions of a process model that can be executed concurrently. Consequently, there are process modeling languages that encourage well-structured modeling, e.g., Business Process Execution Language (BPEL) and ADEPT. However, the well-structured process modeling implies some limitations: (i) There exist processes that cannot be formalized as well-structured process models. (ii) There exist processes that when formalized as well-structured process models require a considerable duplication of modeling constructs. Rather than expecting well-structured modeling from start, we advocate for the absence of structural constraints when modeling. Afterwards, automated methods can suggest, upon request and whenever possible, alternative formalizations that are "better" structured, preferably well-structured. In this thesis, we study the problem of automatically transforming process models into equivalent well-structured models. The developed transformations are performed under a strong notion of behavioral equivalence which preserves concurrency. The findings are implemented in a tool, which is publicly available. N2 - Im Sinne der Ideen von Donald E. Knuth ist die Prozessmodellierung sowohl Wissenschaft als auch Kunst. Prozessmodellierung hat immer auch eine ästhetische Dimension. Wie das Komponieren einer Oper oder das Schreiben eines Romans, so stellt auch die Prozessmodellierung einen kreativen Akt eines Individuums dar. Somit kann ein Prozess auf unterschiedlichste Weise modelliert werden. Prozessmodelle können anschließend mit wissenschaftlichen Methoden untersucht werden. Prozessmodelle liegen im Regelfall als gerichtete Graphen vor. Knoten stellen Aktivitäten und Entscheidungspunkte dar, während gerichtete Kanten die temporalen Abhängigkeiten zwischen den Knoten beschreiben. Gängige Prozessmodellierungssprachen, zum Beispiel die Business Process Model and Notation (BPMN) und Ereignisgesteuerte Prozessketten (EPK), ermöglichen die Erstellung von Modellen mit einer beliebig komplexen Topologie. Es gibt keine strukturellen Einschränkungen, welche die Kreativität oder Produktivität durch eine begrenzte Anzahl von Modellierungsalternativen einschränken würden. Nichtsdestotrotz ist es oft wünschenswert, dass Modelle bestimmte strukturelle Eigenschaften haben. Ein bekanntes strukturelles Merkmal für Prozessmodelle ist Wohlstrukturiertheit. Ein Prozessmodell ist wohlstrukturiert genau dann, wenn jeder Knoten mit mehreren ausgehenden Kanten (ein Split) einen entsprechenden Knoten mit mehreren eingehenden Kanten (einen Join) hat, und umgekehrt, so dass die Knoten welche zwischen dem Split und dem Join liegen eine single-entry-single-exit (SESE) Region bilden. Ist dies nicht der Fall, so ist das Modell unstrukturiert. Wohlstrukturiertheit ist aufgrund einer Vielzahl von Gründen wünschenswert: (i) Wohlstrukturierte Modelle sind einfacher auszurichten, wenn sie visualisiert werden, da sie planaren Graphen entsprechen. (ii) Wohlstrukturierte Modelle zeichnen sich durch eine höhere Verständlichkeit aus. (iii) Wohlstrukturierte Modelle haben oft weniger Fehler als unstrukturierte Modelle. Auch ist die Wahrscheinlichkeit fehlerhafter Änderungen größer, wenn Modelle unstrukturiert sind. (iv) Wohlstrukturierte Modelle eignen sich besser für die formale Analyse, da viele Techniken nur für wohlstrukturierte Modelle anwendbar sind. (v) Wohlstrukturierte Modelle sind eher für die effiziente Ausführung und Optimierung geeignet, z.B. wenn unabhängige Regionen eines Prozesses für die parallele Ausführung identifiziert werden. Folglich gibt es eine Reihe von Prozessmodellierungssprachen, z.B. die Business Process Execution Language (BPEL) und ADEPT, welche den Modellierer anhalten nur wohlstrukturierte Modelle zu erstellen. Solch wohlstrukturiertes Modellieren impliziert jedoch gewisse Einschränkungen: (i) Es gibt Prozesse, welche nicht mittels wohlstrukturierten Prozessmodellen dargestellt werden können. (ii) Es gibt Prozesse, für welche die wohlstrukturierte Modellierung mit einer erheblichen Vervielfältigung von Modellierungs-konstrukten einhergeht. Aus diesem Grund vertritt diese Arbeit den Standpunkt, dass ohne strukturelle Einschränkungen modelliert werden sollte, anstatt Wohlstrukturiertheit von Beginn an zu verlangen. Anschließend können, sofern gewünscht und wo immer es möglich ist, automatische Methoden Modellierungsalternativen vorschlagen, welche "besser" strukturiert sind, im Idealfall sogar wohlstrukturiert. Die vorliegende Arbeit widmet sich dem Problem der automatischen Transformation von Prozessmodellen in verhaltensäquivalente wohlstrukturierte Prozessmodelle. Die vorgestellten Transformationen erhalten ein strenges Verhaltensequivalenzkriterium, welches die Parallelität wahrt. Die Resultate sind in einem frei verfügbaren Forschungsprototyp implementiert worden. KW - Strukturierung KW - Wohlstrukturiertheit KW - Prozesse KW - Verhalten KW - Modellierung KW - Structuring KW - Well-structuredness KW - Process KW - Behavior KW - Modeling Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-59024 ER - TY - JOUR A1 - Petre, Marian T1 - Computing is not a spectator sport BT - rethinking how we introduce our discipline to students JF - Commentarii informaticae didacticae : (CID) N2 - This talk will describe My Digital Life (TU100), a distance learning module that introduces computer science through immediate engagement with ubiquitous computing (ubicomp). This talk will describe some of the principles and concepts we have adopted for this modern computing introduction: the idea of the ‘informed digital citizen’; engagement through narrative; playful pedagogy; making the power of ubicomp available to novices; setting technical skills in real contexts. It will also trace how the pedagogy is informed by experiences and research in Computer Science education. Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-65045 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 5 SP - 155 EP - 159 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Passig, David A1 - Tzuriel, David A1 - Kedmi, Ganit Eshel T1 - Improving children’s Cognitive Modifiability through Mediated Learning and Dynamic Assessment within 3D Immersive Virtual Reality Environment JF - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT N2 - The objectives of this study were to examine (a) the effect of dynamic assessment (DA) in a 3D Immersive Virtual Reality (IVR) environment as compared with computerized 2D and noncomputerized (NC) situations on cognitive modifiability, and (b) the transfer effects of these conditions on more difficult problem solving administered two weeks later in a non-computerized environment. A sample of 117 children aged 6:6-9:0 years were randomly assigned into three experimental groups of DA conditions: 3D, 2D, and NC, and one control group (C). All groups received the pre- and post-teaching Analogies subtest of the Cognitive Modifiability Battery (CMB-AN). The experimental groups received a teaching phase in conditions similar to the pre-and post-teaching phases. The findings showed that cognitive modifiability, in a 3D IVR, was distinctively higher than in the two other experimental groups (2D computer group and NC group). It was also found that the 3D group showed significantly higher performance in transfer problems than the 2D and NC groups. KW - Dynamic assessment KW - mediated learning experience KW - cognitive modifiability KW - analogical thinking KW - virtual reality Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82705 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 7 SP - 235 EP - 252 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Or-Bach, Rachel T1 - Programming for Non-Programmers BT - Fostering Comprehension Capabilities by Employing a PRS JF - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT N2 - The study reported in this paper involved the employment of specific in-class exercises using a Personal Response System (PRS). These exercises were designed with two goals: to enhance students’ capabilities of tracing a given code and of explaining a given code in natural language with some abstraction. The paper presents evidence from the actual use of the PRS along with students’ subjective impressions regarding both the use of the PRS and the special exercises. The conclusions from the findings are followed with a short discussion on benefits of PRS-based mental processing exercises for learning programming and beyond. KW - Novice programmers KW - comprehension KW - tracing KW - personal response systems Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82875 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 7 SP - 335 EP - 342 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Opel, Simone A1 - Kramer, Matthias A1 - Trommen, Michael A1 - Pottbäcker, Florian A1 - Ilaghef, Youssef T1 - BugHunt BT - A Motivating Approach to Self-Directed Problem-solving in Operating Systems JF - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT N2 - Competencies related to operating systems and computer security are usually taught systematically. In this paper we present a different approach, in which students have to remove virus-like behaviour on their respective computers, which has been induced by software developed for this purpose. They have to develop appropriate problem-solving strategies and thereby explore essential elements of the operating system. The approach was implemented exemplarily in two computer science courses at a regional general upper secondary school and showed great motivation and interest in the participating students. KW - Educational software KW - operating system KW - student activation KW - problem-solving KW - interactive course KW - interactive workshop KW - edutainment KW - secondary computer science education Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82693 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 7 SP - 217 EP - 233 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -