004 Datenverarbeitung; Informatik
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Creation of topographic maps
(2014)
Location analyses are among the most common tasks while working with spatial data and geographic information systems. Automating the most frequently used procedures is therefore an important aspect of improving their usability. In this context, this project aims to design and implement a workflow, providing some basic tools for a location analysis. For the implementation with jABC, the workflow was applied to the problem of finding a suitable location for placing an artificial reef. For this analysis three parameters (bathymetry, slope and grain size of the ground material) were taken into account, processed, and visualized with the The Generic Mapping Tools (GMT), which were integrated into the workflow as jETI-SIBs. The implemented workflow thereby showed that the approach to combine jABC with GMT resulted in an user-centric yet user-friendly tool with high-quality cartographic outputs.
In this paper, using an algorithm based on the retrospective rejection sampling scheme introduced in [A. Beskos, O. Papaspiliopoulos, and G. O. Roberts,Methodol. Comput. Appl. Probab., 10 (2008), pp. 85-104] and [P. Etore and M. Martinez, ESAIM Probab.Stat., 18 (2014), pp. 686-702], we propose an exact simulation of a Brownian di ff usion whose drift admits several jumps. We treat explicitly and extensively the case of two jumps, providing numerical simulations. Our main contribution is to manage the technical di ffi culty due to the presence of t w o jumps thanks to a new explicit expression of the transition density of the skew Brownian motion with two semipermeable barriers and a constant drift.
Um beim Berufseinstieg erfolgreich als Informatiker wirken zu können, reicht es oft nicht aus nur separierte Kenntnisse über technische und theoretische Grundlagen, Programmiersprachen, Werkzeuge und Selbst- und Zeitmanagement zu besitzen. Vielmehr sollten Absolventen diese Kenntnisse praktisch miteinander verzahnt einsetzen können. An der Universität wird Studierenden leider selten die Möglichkeit geboten, diese verschiedenen Bereiche der Informatik miteinander integriert auszuüben. Dafür entwickeln wir seit über zwei Dekaden ein Lehr- und Lernkonzept zur Unterstützung praktischer Softwareentwicklungsveranstaltungen und setzen dieses um. Dadurch bieten wir angehenden SoftwareentwicklerInnen und ProjektmanagerInnen eine Umgebung, in der sie neues, praktisch relevantes Wissen erwerben können, sich selbst praktisch erproben und ihr Wissen konkret einsetzen können. Hier legen wir einen Schwerpunkt auf das Arbeiten im Team. Das hier vorgestellte Konzept kann auf ähnliche Lehrveranstaltungen übertragen und aufgrund seiner Modularisierung verändert und erweitert werden.
Im Rahmen eines Informatikstudiums wird neben theoretischen Grundlagen und Programmierfähigkeiten auch gezielt vermittelt, wie moderne Software in der Praxis entwickelt wird. Dabei wird oftmals eine Form der Projektarbeit gewählt, um Studierenden möglichst realitätsnahe Erfahrungen zu ermöglichen. Die Studierenden entwickeln einzeln oder in kleineren Teams Softwareprodukte für ausgewählte Problemstellungen. Neben fachlichen Inhalte stehen durch gruppendynamische Prozesse auch überfachliche Kompetenzen im Fokus. Dieser Beitrag präsentiert eine Interviewstudie mit Dozierenden von Softwareprojektpraktika an der RWTH Aachen und konzentriert sich auf die Ausgestaltung der Veranstaltungen sowie Förderung von überfachlichen Kompetenzen nach einem Kompetenzprofil für Softwareingenieure.
Empirische Untersuchungen von Lückentext-Items zur Beherrschung der Syntax einer Programmiersprache
(2018)
Lückentext-Items auf der Basis von Programmcode können eingesetzt werden, um Kenntnisse in der Syntax einer Programmiersprache zu prüfen, ohne dazu komplexe Programmieraufgaben zu stellen, deren Bearbeitung weitere Kompetenzen erfordert. Der vorliegende Beitrag dokumentiert den Einsatz von insgesamt zehn derartigen Items in einer universitären Erstsemestervorlesung zur Programmierung mit Java. Es werden sowohl Erfahrungen mit der Konstruktion der Items als auch empirische Daten aus dem Einsatz diskutiert. Der Beitrag zeigt dadurch insbesondere die Herausforderungen bei der Konstruktion valider Instrumente zur Kompetenzmessung in der Programmierausbildung auf. Die begrenzten und teilweise vorläufigen Ergebnisse zur Qualität der erzeugten Items legen trotzdem nahe, dass Erstellung und Einsatz entsprechender Items möglich ist und einen Beitrag zur Kompetenzmessung leisten kann.
Was ist Data Science?
(2018)
In Zusammenhang mit den Entwicklungen der vergangenen Jahre, insbesondere in den Bereichen Big Data, Datenmanagement und Maschinenlernen, hat sich der Umgang mit Daten und deren Analyse wesentlich weiterentwickelt. Mittlerweile wird die Datenwissenschaft als eigene Disziplin angesehen, die auch immer stärker durch entsprechende Studiengänge an Hochschulen repräsentiert wird. Trotz dieser zunehmenden Bedeutung ist jedoch oft unklar, welche konkreten Inhalte mit ihr in Verbindung stehen, da sie in verschiedensten Ausprägungen auftritt. In diesem Beitrag werden daher die hinter der Data Science stehenden informatischen Inhalte durch eine qualitative Analyse der Modulhandbücher etablierter Studiengänge aus diesem Bereich ermittelt und so ein Beitrag zur Charakterisierung dieser Disziplin geleistet. Am Beispiel der Entwicklung eines Data-Literacy-Kompetenzmodells, die als Ausblick skizziert wird, wird die Bedeutung dieser Charakterisierung für die weitere Forschung expliziert.
In diesem Artikel werden die Ergebnisse einer explorativen Datenanalyse über die Studierendenperformance in Klausur- und Hausaufgaben eines Einführungskurses der Theoretischen Informatik vorgestellt. Da bisher empirisch wenig untersucht ist, welche Probleme Studierenden in den Einführungskursen haben und die Durchfallquoten in diesen Kursen sehr hoch sind, soll auf diesem Weg ein Überblick gegeben werden. Die Ergebnisse zeigen, dass alle Studierenden unabhängig von ihrer Klausurnote die niedrigste Performance in den Klausur- und Hausaufgaben aufweisen, in denen formale Beweise gefordert sind. Dieses Ergebnis stärkt die Vermutung, dass didaktische
Ansätze und Maßnahmen sich insbesondere auf das Erlernen formaler Beweismethoden fokussieren sollten, um Informatik-Studierende nachhaltiger dabei zu unterstützen, in Theoretischer Informatik erfolgreich zu sein.
Die Lehre von wissenschaftlichem Arbeiten stellt einen zentralen Aspekt in forschungsorientierten Studiengängen wie der Informatik dar. Trotz diverser Angebote werden mittel- und langfristig Mängel in der
Arbeitsqualität von Studierenden sichtbar. Dieses Paper analysiert daher das Profil der Studierenden, deren Anwendung des wissenschaftlichen Arbeitens, und das Angebot von Proseminaren zum Thema „Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten“ einer deutschen Universität. Die Ergebnisse mehrerer Erhebungen zeigen dabei diverse Probleme bei Studierenden auf, u. a. bei dem Prozessverständnis, dem Zeitmanagement und der Kommunikation.
Um für ein Leben in der digitalen Gesellschaft vorbereitet zu sein, braucht jeder heute in verschiedenen Situationen umfangreiche informatische Grundlagen. Die Bedeutung von Informatik nimmt nicht nur in immer mehr
Bereichen unseres täglichen Lebens zu, sondern auch in immer mehr Ausbildungsrichtungen. Um junge Menschen auf ihr zukünftiges Leben und/oder ihre zukünftige berufliche Tätigkeit vorzubereiten, bieten verschiedene Hochschulen Informatikmodule für Studierende anderer Fachrichtungen an. Die Materialien jener Kurse bilden einen umfangreichen Datenpool, um die für Studierende anderer Fächer bedeutenden Aspekte der Informatik mithilfe eines empirischen Ansatzes zu identifizieren. Im Folgenden werden 70 Module zu informatischer Bildung für Studierende anderer Fachrichtungen analysiert. Die Materialien – Publikationen, Syllabi und Stundentafeln – werden zunächst mit einer qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring untersucht und anschließend quantitativ ausgewertet. Basierend auf der Analyse werden Ziele, zentrale Themen und Typen eingesetzter Werkzeuge identifiziert.
Students of computer science studies enter university education with very different competencies, experience and knowledge. 145 datasets collected of freshmen computer science students by learning management systems in relation to exam outcomes and learning dispositions data (e. g. student dispositions, previous experiences and attitudes measured through self-reported surveys) has been exploited to identify indicators as predictors of academic success and hence make effective interventions to deal with an extremely heterogeneous group of students.