TY - THES A1 - Malchow, Martin T1 - Nutzerunterstützung und -Motivation in E-Learning Vorlesungsarchiven und MOOCs N2 - In den letzten Jahren ist die Aufnahme und Verbreitung von Videos immer einfacher geworden. Daher sind die Relevanz und Beliebtheit zur Aufnahme von Vorlesungsvideos in den letzten Jahren stark angestiegen. Dies führt zu einem großen Datenbestand an Vorlesungsvideos in den Video-Vorlesungsarchiven der Universitäten. Durch diesen wachsenden Datenbestand wird es allerdings für die Studenten immer schwieriger, die relevanten Videos eines Vorlesungsarchivs aufzufinden. Zusätzlich haben viele Lerninteressierte durch ihre alltägliche Arbeit und familiären Verpflichtungen immer weniger Zeit sich mit dem Lernen zu beschäftigen. Ein weiterer Aspekt, der das Lernen im Internet erschwert, ist, dass es durch soziale Netzwerke und anderen Online-Plattformen vielfältige Ablenkungsmöglichkeiten gibt. Daher ist das Ziel dieser Arbeit, Möglichkeiten aufzuzeigen, welche das E-Learning bieten kann, um Nutzer beim Lernprozess zu unterstützen und zu motivieren. Das Hauptkonzept zur Unterstützung der Studenten ist das präzise Auffinden von Informationen in den immer weiter wachsenden Vorlesungsvideoarchiven. Dazu werden die Vorlesungen im Voraus analysiert und die Texte der Vorlesungsfolien mit verschiedenen Methoden indexiert. Daraufhin können die Studenten mit der Suche oder dem Lecture-Butler Lerninhalte entsprechend Ihres aktuellen Wissensstandes auffinden. Die möglichen verwendeten Technologien für das Auffinden wurden, sowohl technisch, als auch durch Studentenumfragen erfolgreich evaluiert. Zur Motivation von Studenten in Vorlesungsarchiven werden diverse Konzepte betrachtet und die Umsetzung evaluiert, die den Studenten interaktiv in den Lernprozess einbeziehen. Neben Vorlesungsarchiven existieren sowohl im privaten als auch im dienstlichen Weiterbildungsbereich die in den letzten Jahren immer beliebter werdenden MOOCs. Generell sind die Abschlussquoten von MOOCs allerdings mit durchschnittlich 7% eher gering. Daher werden Motivationslösungen für MOOCs im Bereich von eingebetteten Systemen betrachtet, die in praktischen Programmierkursen Anwendung finden. Zusätzlich wurden Kurse evaluiert, welche die Programmierung von eingebetteten Systemen behandeln. Die Verfügbarkeit war bei Kursen von bis zu 10.000 eingeschriebenen Teilnehmern hierbei kein schwerwiegendes Problem. Die Verwendung von eingebetteten Systemen in Programmierkursen sind bei den Studenten in der praktischen Umsetzung auf sehr großes Interesse gestoßen. Y1 - 2019 ER - TY - THES A1 - Makowski, Silvia T1 - Discriminative Models for Biometric Identification using Micro- and Macro-Movements of the Eyes N2 - Human visual perception is an active process. Eye movements either alternate between fixations and saccades or follow a smooth pursuit movement in case of moving targets. Besides these macroscopic gaze patterns, the eyes perform involuntary micro-movements during fixations which are commonly categorized into micro-saccades, drift and tremor. Eye movements are frequently studied in cognitive psychology, because they reflect a complex interplay of perception, attention and oculomotor control. A common insight of psychological research is that macro-movements are highly individual. Inspired by this finding, there has been a considerable amount of prior research on oculomotoric biometric identification. However, the accuracy of known approaches is too low and the time needed for identification is too long for any practical application. This thesis explores discriminative models for the task of biometric identification. Discriminative models optimize a quality measure of the predictions and are usually superior to generative approaches in discriminative tasks. However, using discriminative models requires to select a suitable form of data representation for sequential eye gaze data; i.e., by engineering features or constructing a sequence kernel and the performance of the classification model strongly depends on the data representation. We study two fundamentally different ways of representing eye gaze within a discriminative framework. In the first part of this thesis, we explore the integration of data and psychological background knowledge in the form of generative models to construct representations. To this end, we first develop generative statistical models of gaze behavior during reading and scene viewing that account for viewer-specific distributional properties of gaze patterns. In a second step, we develop a discriminative identification model by deriving Fisher kernel functions from these and several baseline models. We find that an SVM with Fisher kernel is able to reliably identify users based on their eye gaze during reading and scene viewing. However, since the generative models are constrained to use low-frequency macro-movements, they discard a significant amount of information contained in the raw eye tracking signal at a high cost: identification requires about one minute of input recording, which makes it inapplicable for real world biometric systems. In the second part of this thesis, we study a purely data-driven modeling approach. Here, we aim at automatically discovering the individual pattern hidden in the raw eye tracking signal. To this end, we develop a deep convolutional neural network DeepEyedentification that processes yaw and pitch gaze velocities and learns a representation end-to-end. Compared to prior work, this model increases the identification accuracy by one order of magnitude and the time to identification decreases to only seconds. The DeepEyedentificationLive model further improves upon the identification performance by processing binocular input and it also detects presentation-attacks. We find that by learning a representation, the performance of oculomotoric identification and presentation-attack detection can be driven close to practical relevance for biometric applications. Eye tracking devices with high sampling frequency and precision are expensive and the applicability of eye movement as a biometric feature heavily depends on cost of recording devices. In the last part of this thesis, we therefore study the requirements on data quality by evaluating the performance of the DeepEyedentificationLive network under reduced spatial and temporal resolution. We find that the method still attains a high identification accuracy at a temporal resolution of only 250 Hz and a precision of 0.03 degrees. Reducing both does not have an additive deteriorating effect. KW - Machine Learning Y1 - 2021 ER - TY - THES A1 - Grütze, Toni T1 - Adding value to text with user-generated content N2 - In recent years, the ever-growing amount of documents on the Web as well as in closed systems for private or business contexts led to a considerable increase of valuable textual information about topics, events, and entities. It is a truism that the majority of information (i.e., business-relevant data) is only available in unstructured textual form. The text mining research field comprises various practice areas that have the common goal of harvesting high-quality information from textual data. These information help addressing users' information needs. In this thesis, we utilize the knowledge represented in user-generated content (UGC) originating from various social media services to improve text mining results. These social media platforms provide a plethora of information with varying focuses. In many cases, an essential feature of such platforms is to share relevant content with a peer group. Thus, the data exchanged in these communities tend to be focused on the interests of the user base. The popularity of social media services is growing continuously and the inherent knowledge is available to be utilized. We show that this knowledge can be used for three different tasks. Initially, we demonstrate that when searching persons with ambiguous names, the information from Wikipedia can be bootstrapped to group web search results according to the individuals occurring in the documents. We introduce two models and different means to handle persons missing in the UGC source. We show that the proposed approaches outperform traditional algorithms for search result clustering. Secondly, we discuss how the categorization of texts according to continuously changing community-generated folksonomies helps users to identify new information related to their interests. We specifically target temporal changes in the UGC and show how they influence the quality of different tag recommendation approaches. Finally, we introduce an algorithm to attempt the entity linking problem, a necessity for harvesting entity knowledge from large text collections. The goal is the linkage of mentions within the documents with their real-world entities. A major focus lies on the efficient derivation of coherent links. For each of the contributions, we provide a wide range of experiments on various text corpora as well as different sources of UGC. The evaluation shows the added value that the usage of these sources provides and confirms the appropriateness of leveraging user-generated content to serve different information needs. N2 - Die steigende Zahl an Dokumenten, welche in den letzten Jahren im Web sowie in geschlossenen Systemen aus dem privaten oder geschäftlichen Umfeld erstellt wurden, führte zu einem erheblichen Zuwachs an wertvollen Informationen über verschiedenste Themen, Ereignisse, Organisationen und Personen. Die meisten Informationen liegen lediglich in unstrukturierter, textueller Form vor. Das Forschungsgebiet des "Text Mining" befasst sich mit dem schwierigen Problem, hochwertige Informationen in strukturierter Form aus Texten zu gewinnen. Diese Informationen können dazu eingesetzt werden, Nutzern dabei zu helfen, ihren Informationsbedarf zu stillen. In dieser Arbeit nutzen wir Wissen, welches in nutzergenerierten Inhalten verborgen ist und aus unterschiedlichsten sozialen Medien stammt, um Text Mining Ergebnisse zu verbessern. Soziale Medien bieten eine Fülle an Informationen mit verschiedenen Schwerpunkten. Eine wesentliche Funktion solcher Medien ist es, den Nutzern zu ermöglichen, Inhalte mit ihrer Interessensgruppe zu teilen. Somit sind die ausgetauschten Daten in diesen Diensten häufig auf die Interessen der Nutzerbasis ausgerichtet. Die Popularität sozialer Medien wächst stetig und führt dazu, dass immer mehr inhärentes Wissen verfügbar wird. Dieses Wissen kann unter anderem für drei verschiedene Aufgabenstellungen genutzt werden. Zunächst zeigen wir, dass Informationen aus Wikipedia hilfreich sind, um Ergebnisse von Personensuchen im Web nach den in ihnen diskutierten Personen aufzuteilen. Dazu führen wir zwei Modelle zur Gruppierung der Ergebnisse und verschiedene Methoden zum Umgang mit fehlenden Wikipedia Einträgen ein, und zeigen, dass die entwickelten Ansätze traditionelle Methoden zur Gruppierung von Suchergebnissen übertreffen. Des Weiteren diskutieren wir, wie die Klassifizierung von Texten auf Basis von "Folksonomien" Nutzern dabei helfen kann, neue Informationen zu identifizieren, die ihren Interessen entsprechen. Wir konzentrieren uns insbesondere auf temporäre Änderungen in den nutzergenerierten Inhalten, um zu zeigen, wie stark ihr Einfluss auf die Qualität verschiedener "Tag"-Empfehlungsmethoden ist. Zu guter Letzt führen wir einen Algorithmus ein, der es ermöglicht, Nennungen von Echtweltinstanzen in Texten zu disambiguieren und mit ihren Repräsentationen in einer Wissensdatenbank zu verknüpfen. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf der effizienten Erkennung von kohärenten Verknüpfungen. Wir stellen für jeden Teil der Arbeit eine große Vielfalt an Experimenten auf diversen Textkorpora und unterschiedlichen Quellen von nutzergenerierten Inhalten an. Damit heben wir das Potential hervor, das die Nutzung jener Quellen bietet, um die unterschiedlichen Informationsbedürfnisse abzudecken. T2 - Mehrwert für Texte mittels nutzergenerierter Inhalte KW - nutzergenerierte Inhalte KW - text mining KW - Klassifikation KW - Clusteranalyse KW - Entitätsverknüpfung KW - user-generated content KW - text mining KW - classification KW - clustering KW - entity linking Y1 - 2018 ER - TY - THES A1 - Hosp, Sven T1 - Modifizierte Cross-Party Codes zur schnellen Mehrbit-Fehlerkorrektur Y1 - 2015 ER -