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Im Kontext der zunehmenden Relevanz des Umgangs mit Digitalität im schulischen Unterricht und der daraus resultierenden Popularität von Gaming und Gamification als Lehrmethoden ist das Ziel dieser Arbeit, Game Design als konstruktivistische Herangehensweise an Computerspiele zu untersuchen. Genauer geht es darum, diese Methode hinsichtlich der Tauglichkeit für den Kunstunterricht zu analysieren. Dazu wird darauf eingegangen, inwiefern Game Design als Instruktionsmethode generell Lernen fördert bzw. zur Ausbildung einer Digital Literacy geeignet ist. Der Schwerpunkt liegt darin, Game Design im Hinblick auf die zentralen Kompetenz- und Lerndimensionen des Kunstunterrichts zu beleuchten. Genauer sind damit die künstlerische Produktion und die ästhetische Rezeption als die beiden maßgeblichen künstlerisch-ästhetischen Handlungskompetenzen gemeint sowie die ästhetische Erfahrung als besonderes Lernerlebnis, welches im kunstpädagogischen Diskurs neben den beschriebenen Kompetenzen als höchstes Ziel der Lehre gilt. Ebendiese drei Dimensionen funktionieren hierbei als Analyseebenen der untersuchten Methode. Game Design stellt sich dabei als weitestgehend förderlich für alle drei benannten Bereiche heraus, wobei es in Bezug auf die sinnliche Wahrnehmung im Prozess der ästhetischen Rezeption nur eine ergänzende Funktion annimmt. Es werden nicht alle Bereiche der Gestaltungsfelder der künstlerischen Produktion angesprochen. Ein experimentell-offenes künstlerisches Arbeiten wird ebenso nicht zwangsläufig ermöglicht. Jedoch werden alle anderen Bestandteile dieser Kompetenzdimensionen angesprochen und insbesondere die ästhetische Erfahrung vollumfänglich gefördert. Die digitale Spielentwicklung lässt sich somit aus kunstpädagogischer Perspektive für den Einsatz im Kunstunterricht legitimieren. Mit Ausblick auf STEAM Education und einen projektorientierten Unterricht ist sie sogar zu empfehlen.
Identifying urban pluvial flood-prone areas is necessary but the application of two-dimensional hydrodynamic models is limited to small areas. Data-driven models have been showing their ability to map flood susceptibility but their application in urban pluvial flooding is still rare. A flood inventory (4333 flooded locations) and 11 factors which potentially indicate an increased hazard for pluvial flooding were used to implement convolutional neural network (CNN), artificial neural network (ANN), random forest (RF) and support vector machine (SVM) to: (1) Map flood susceptibility in Berlin at 30, 10, 5, and 2 m spatial resolutions. (2) Evaluate the trained models' transferability in space. (3) Estimate the most useful factors for flood susceptibility mapping. The models' performance was validated using the Kappa, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The results indicated that all models perform very well (minimum AUC = 0.87 for the testing dataset). The RF models outperformed all other models at all spatial resolutions and the RF model at 2 m spatial resolution was superior for the present flood inventory and predictor variables. The majority of the models had a moderate performance for predictions outside the training area based on Kappa evaluation (minimum AUC = 0.8). Aspect and altitude were the most influencing factors on the image-based and point-based models respectively. Data-driven models can be a reliable tool for urban pluvial flood susceptibility mapping wherever a reliable flood inventory is available.
As AI technology is increasingly used in production systems, different approaches have emerged from highly decentralized small-scale AI at the edge level to centralized, cloud-based services used for higher-order optimizations. Each direction has disadvantages ranging from the lack of computational power at the edge level to the reliance on stable network connections with the centralized approach. Thus, a hybrid approach with centralized and decentralized components that possess specific abilities and interact is preferred. However, the distribution of AI capabilities leads to problems in self-adapting learning systems, as knowledgebases can diverge when no central coordination is present. Edge components will specialize in distinctive patterns (overlearn), which hampers their adaptability for different cases. Therefore, this paper aims to present a concept for a distributed interchangeable knowledge base in CPPS. The approach is based on various AI components and concepts for each participating node. A service-oriented infrastructure allows a decentralized, loosely coupled architecture of the CPPS. By exchanging knowledge bases between nodes, the overall system should become more adaptive, as each node can “forget” their present specialization.