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Analphabetismus und Teilhabe
(2015)
Aus bildungstheoretisch-gesellschaftskritischer Perspektive stellt sich Lernen als soziales Handeln in gesellschaftlich-vermittelten Verhältnissen – Möglichkeiten wie auch Begrenzungen – dar. Funktionaler Analphabetismus ist mit einem bundesweiten Anteil von 14% der erwerbsfähigen Bevölkerung oder 7,5 Millionen Analphabeten in Deutschland nicht nur ein bildungspolitisches und -praktisches, sondern auch ein wissenschaftlich zu untersuchendes Phänomen. Es gibt zahlreiche Untersuchungen, die sich mit dieser Thematik auseinandersetzen und Anknüpfungspunkte für die vorliegende Studie bieten. Aus der Zielgruppenforschung beispielsweise ist bekannt, dass die Hauptadressaten der Männer, der Älteren und der Bildungsfernen nicht adäquat erreicht bzw. als Teilnehmende gewonnen werden. Aus der Teilnehmendenforschung sind Abbrüche und Drop-Outs bekannt.
Warum Analphabeten im Erwachsenenalter, also nach der Aneignung vielfältigster Bewältigungsstrategien, durch das sich das Phänomen einer direkten Sichtbarkeit entzieht, dennoch beginnen das Lesen und Schreiben (wieder) zu lernen, wird bislang weder bildungs- noch lerntheoretisch untersucht. Im Rahmen der vorliegenden Erwachsenenbildungsstudie werden genau diese Lernanlässe empirisch herausgearbeitet.
Als Heuristik wird auf eine subjekttheoretische Theoriefolie rekurriert, die sich in besonderer Weise eignet Lernbegründungen im Kontext gesellschaftlich verhafteter Biografien sichtbar zu machen. Lernforschung im Begründungsmodell muss dabei auf eine Methodik zurückgreifen, die die Perspektive des Subjekts, Bedeutungszusammenhänge und typische Sinnstrukturen hervorbringen kann. Daher wird ein auf Einzelfallstudien basierendes, qualitatives Forschungsdesign gewählt, das Daten aus der Erhebung mittels problemzentrierter Interviews bereitstellt, die eine Auswertung innerhalb der Forschungsstrategie der Grounded Theory erfahren und in einer empirisch begründeten Typenbildung münden. Dieses Design ermöglicht die Rekonstruktion typischer Lernanlässe und im Ergebnis die Entwicklung einer gegenstandsbezogene Theorie mittlerer Reichweite.
Aus der vorliegenden Bedeutungs-Begründungsanalyse konnten empirisch fünf Lernbegründungstypen ausdifferenziert werden, die sich im Spannungsverhältnis von Teilhabeausrichtung und Widersprüchlichkeit bewegen und in ihrer Komplexität mittels der drei Schlüsselkategorien Bedeutungsraum, Reflexion der sozialen Eingebundenheit und Kompetenzen sowie Lernen bzw. dem Erleben der Diskrepanzerfahrung zwischen Lesen-Wollen und Lesen-Können dargestellt werden. Das Spektrum der Lernbegründungstypen reicht von teilhabesicherndem resignierten Lernen, bei dem die Sicherung des bedrohten Status quo im Vordergrund steht und die Welt als nicht gestaltbar erlebt wird, bis hin zu vielschichtigem teilhabeerweiternden Lernen, das auf die Erweiterung der eigenen Handlungsmöglichkeiten zielt und die umfangreichste Reflexion der sozialen Eingebundenheit und Kompetenzen aufweist. Funktionale Analphabeten begründen ihr Lernen und Nicht-Lernen vor dem Hintergrund ihrer sozialen Situation, ihrer Begrenzungen und Möglichkeiten: Schriftsprachlernen erhält erst im Kontext gesellschaftlicher Teilhabe und dessen Reflexion eine Bedeutung.
Mit der Einordnung der Lernbegründungen funktionaler Analphabeten in: erstens, Diskurse der Bildungsbenachteiligung durch Exklusionsprozesse; zweitens, die lerntheoretische Bedeutung von Inklusionsprozessen und drittens, den internationalen Theorieansatz transformativen Lernens durch die Integration der Reflexionskategorie, erfolgt eine Erweiterung bildungs- und lerntheoretischer Ansätze. In dieser Arbeit werden Alphabetisierungs- und Erwachsenen-bildungsforschung verbunden und in den jeweiligen Diskurs integriert. Weitere Anschluss- und Verwertungsmöglichkeiten in der Bildungsforschung wären denkbar. Die Untersuchung von Lernbegründungen im Längsschnitt beispielsweise kann Transformationsprozesse rekonstruierbar machen und somit Erträge für eine Bildungsprozessforschung liefern. Bildungspraktisch können die Lernbegründungstypen einerseits der Teilnehmergewinnung dienen, andererseits Ausgangspunkt für reflexive Lernbegleitungskonzepte sein, die Lernbegründungen zur Sprache bringen und die soziale Eingebundenheit thematisieren und damit Lernprozesse unterstützen.
Honeybees, Apis mellifera, can differ considerably in their birth weights but the consequences of these weight differences for behaviour are unknown. I investigated how these birth weight differences affected their cognitive skills when the bees reached foraging age. Individual sucrose responsiveness measured by the proboscis extension response is a strong determinant of appetitive olfactory learning performance in honeybees. Most of the observed learning differences between individuals or between genetic bee strains correlate with differences in their sucrose responsiveness. My second aim was therefore to investigate whether the sucrose responsiveness of newly emerged bees could predict the learning behaviour of the bees 3 weeks later. Both birth weight and sucrose responsiveness measured at emergence could predict olfactory learning scores as demonstrated by significant positive correlations. Heavy bees and bees with high sucrose responsiveness later learned better than lighter individuals or bees with lower responsiveness to sucrose at emergence. These results demonstrate for the first time a fundamental relationship between sensory responsiveness and morphology at emergence and later cognitive skills in insects. Because sensory responsiveness is closely linked to division of labour in honeybees, differences in weight and sucrose responsiveness at emergence might be involved in regulating division of labour.
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.