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Die Tagung HDI 2014 in Freiburg zur Hochschuldidaktik der Informatik HDI wurde erneut vom Fachbereich Informatik und Ausbildung / Didaktik der Informatik (IAD) in der Gesellschaft für Informatik e. V. (GI) organisiert. Sie dient den Lehrenden der Informatik in Studiengängen an Hochschulen als Forum der Information und des Austauschs über neue didaktische Ansätze und bildungspolitische Themen im Bereich der Hochschulausbildung aus der fachlichen Perspektive der Informatik.
Die HDI 2014 ist nun bereits die sechste Ausgabe der HDI. Für sie wurde das spezielle Motto „Gestalten und Meistern von Übergängen“ gewählt. Damit soll ein besonderes Augenmerk auf die Übergänge von Schule zum Studium, vom Bachelor zum Master, vom Studium zur Promotion oder vom Studium zur Arbeitswelt gelegt werden.
Duplicate detection is the task of identifying all groups of records within a data set that represent the same real-world entity, respectively. This task is difficult, because (i) representations might differ slightly, so some similarity measure must be defined to compare pairs of records and (ii) data sets might have a high volume making a pair-wise comparison of all records infeasible. To tackle the second problem, many algorithms have been suggested that partition the data set and compare all record pairs only within each partition. One well-known such approach is the Sorted Neighborhood Method (SNM), which sorts the data according to some key and then advances a window over the data comparing only records that appear within the same window. We propose several variations of SNM that have in common a varying window size and advancement. The general intuition of such adaptive windows is that there might be regions of high similarity suggesting a larger window size and regions of lower similarity suggesting a smaller window size. We propose and thoroughly evaluate several adaption strategies, some of which are provably better than the original SNM in terms of efficiency (same results with fewer comparisons).
Duplicate detection algorithms produce clusters of database records, each cluster representing a single real-world entity. As most of these algorithms use pairwise comparisons, the resulting (transitive) clusters can be inconsistent: Not all records within a cluster are sufficiently similar to be classified as duplicate. Thus, one of many subsequent clustering algorithms can further improve the result. <br /> We explain in detail, compare, and evaluate many of these algorithms and introduce three new clustering algorithms in the specific context of duplicate detection. Two of our three new algorithms use the structure of the input graph to create consistent clusters. Our third algorithm, and many other clustering algorithms, focus on the edge weights, instead. For evaluation, in contrast to related work, we experiment on true real-world datasets, and in addition examine in great detail various pair-selection strategies used in practice. While no overall winner emerges, we are able to identify best approaches for different situations. In scenarios with larger clusters, our proposed algorithm, Extended Maximum Clique Clustering (EMCC), and Markov Clustering show the best results. EMCC especially outperforms Markov Clustering regarding the precision of the results and additionally has the advantage that it can also be used in scenarios where edge weights are not available.
Es wird ein umfassendes Mentoring Konzept im Studiengang Informatik an der RWTH Aachen vorgestellt, das den Übergang von der Schule zur Universität unterstützt und gleichzeitig beim Auftreten von Schwierigkeiten im Verlauf des Studiums effiziente und kompetente Beratung bietet. Das Programm erreicht durchgängig hohe Akzeptanzwerte bei den Studierenden trotz verpflichtender Teilnahme im ersten Semester. Die Wirksamkeit des Programms ist durch die zahlreichen einflussgebenden Variablen zwar rein quantitativ kaum messbar, die Möglichkeit auf organisatorische und fachliche Probleme eines Jahrgangs reagieren zu können sowie einen Einblick auf die Gründe für einen Studienabbruch zu bekommen, bestätigt aber die Notwendigkeit der Maßnahme.
Mildred Harnack, geb. Fish, stammte ursprünglich aus Milwaukee, Wisconsin. Zusammen mit ihrem Ehemann Arvid Harnack zog sie nach Deutschland und lebte seit 1930 in Berlin. Hier lehrte die Literaturwissenschaftlerin an der Friedrich-Wilhelms-Universität (heute Humboldt-Universität) und am Berliner Abendgymnasium (heute Peter A. Silbermann-Schule). Bereits kurz nach der Machtübernahme von Adolf Hitler hatte sich um das Ehepaar Harnack ein Kreis von Freunden gebildet, der gegen die Herrschaft der Nationalsozialisten opponierte. Dazu zählten auch Karl Behrens und Bodo Schlösinger, die beide Schüler Mildred Harnacks am Berliner Abendgymnasium waren. Mildred Harnack konnte mit Hilfe ihrer Kontakte zur amerikanischen Botschaft ihren Schülern im nationalsozialistischen Deutschland ansonsten nicht zugängliche Informationen besorgen.
Aufgrund von Funkkontakten des Freundeskreises zur Sowjetunion wurde die Gruppe von den Nationalsozialisten Rote Kapelle genannt – „rot“ bezog sich auf deren linke Haltung und mit „Kapelle“ wurden Funker assoziiert, die wie Pianisten in einer Kapelle spielen. Der Berliner Oppositionszirkel umfasste bis zu seiner Zerschlagung durch die Nationalsozialisten etwa 150 Personen verschiedenster Berufsgruppen, unterschiedlicher parteipolitischer Einstellungen und Konfessionen. Die Gruppe verfertigte oppositionelle Flugblätter und lieferte Informationen an die amerikanische Botschaft sowie an die Sowjetunion. Mildred Harnack wurde – wie viele ihrer Mitstreiterinnen und Mitstreiter – nach ihrer Verhaftung vom Reichskriegsgericht zum Tode verurteilt und am 16. Februar 1943 in Plötzensee guillotiniert.
In diesem Band stellen Studierende der Universität Potsdam sowie Hörerinnen und Hörer der Peter A. Silbermann-Schule (Berlin) nach einem kurzen Überblick zum Widerstand gegen den Nationalsozialismus in Deutschland das Netzwerk der Roten Kapelle sowie die Biographien von Mildred Harnack und ihren Schülern Karl Behrens und Bodo Schlösinger vom Berliner Abendgymnasium eindrücklich vor.
Mildred Harnack, geb. Fish, stammte ursprünglich aus Milwaukee, Wisconsin. Zusammen mit ihrem Ehemann Arvid Harnack zog sie nach Deutschland und lebte seit 1930 in Berlin. Hier lehrte die Literaturwissenschaftlerin an der Friedrich-Wilhelms-Universität (heute Humboldt-Universität) und am Berliner Abendgymnasium (heute Peter A. Silbermann-Schule). Bereits kurz nach der Machtübernahme von Adolf Hitler hatte sich um das Ehepaar Harnack ein Kreis von Freunden gebildet, der gegen die Herrschaft der Nationalsozialisten opponierte. Dazu zählten auch Karl Behrens und Bodo Schlösinger, die beide Schüler Mildred Harnacks am Berliner Abendgymnasium waren. Mildred Harnack konnte mit Hilfe ihrer Kontakte zur amerikanischen Botschaft ihren Schülern im nationalsozialistischen Deutschland ansonsten nicht zugängliche Informationen besorgen.
Aufgrund von Funkkontakten des Freundeskreises zur Sowjetunion wurde die Gruppe von den Nationalsozialisten Rote Kapelle genannt – „rot“ bezog sich auf deren linke Haltung und mit „Kapelle“ wurden Funker assoziiert, die wie Pianisten in einer Kapelle spielen. Der Berliner Oppositionszirkel umfasste bis zu seiner Zerschlagung durch die Nationalsozialisten etwa 150 Personen verschiedenster Berufsgruppen, unterschiedlicher parteipolitischer Einstellungen und Konfessionen. Die Gruppe verfertigte oppositionelle Flugblätter und lieferte Informationen an die amerikanische Botschaft sowie an die Sowjetunion. Mildred Harnack wurde – wie viele ihrer Mitstreiterinnen und Mitstreiter – nach ihrer Verhaftung vom Reichskriegsgericht zum Tode verurteilt und am 16. Februar 1943 in Plötzensee guillotiniert.
In diesem Band stellen Studierende der Universität Potsdam sowie Hörerinnen und Hörer der Peter A. Silbermann-Schule (Berlin) nach einem kurzen Überblick zum Widerstand gegen den Nationalsozialismus in Deutschland das Netzwerk der Roten Kapelle sowie die Biographien von Mildred Harnack und ihren Schülern Karl Behrens und Bodo Schlösinger vom Berliner Abendgymnasium eindrücklich vor.