004 Datenverarbeitung; Informatik
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BCH Codes mit kombinierter Korrektur und Erkennung In dieser Arbeit wird auf Grundlage des BCH Codes untersucht, wie eine Fehlerkorrektur mit einer Erkennung höherer Fehleranzahlen kombiniert werden kann. Mit dem Verfahren der 1-Bit Korrektur mit zusätzlicher Erkennung höherer Fehler wurde ein Ansatz entwickelt, welcher die Erkennung zusätzlicher Fehler durch das parallele Lösen einfacher Gleichungen der Form s_x = s_1^x durchführt. Die Anzahl dieser Gleichungen ist linear zu der Anzahl der zu überprüfenden höheren Fehler.
In dieser Arbeit wurde zusätzlich für bis zu 4-Bit Korrekturen mit zusätzlicher Erkennung höherer Fehler ein weiterer allgemeiner Ansatz vorgestellt. Dabei werden parallel für alle korrigierbaren Fehleranzahlen spekulative Fehlerkorrekturen durchgeführt. Aus den bestimmten Fehlerstellen werden spekulative Syndromkomponenten erzeugt, durch welche die Fehlerstellen bestätigt und höhere erkennbare Fehleranzahlen ausgeschlossen werden können. Die vorgestellten Ansätze unterscheiden sich von dem in entwickelten Ansatz, bei welchem die Anzahl der Fehlerstellen durch die Berechnung von Determinanten in absteigender Reihenfolge berechnet wird, bis die erste Determinante 0 bildet. Bei dem bekannten Verfahren ist durch die Berechnung der Determinanten eine faktorielle Anzahl an Berechnungen in Relation zu der Anzahl zu überprüfender Fehler durchzuführen. Im Vergleich zu dem bekannten sequentiellen Verfahrens nach Berlekamp Massey besitzen die Berechnungen im vorgestellten Ansatz simple Gleichungen und können parallel durchgeführt werden.Bei dem bekannten Verfahren zur parallelen Korrektur von 4-Bit Fehlern ist eine Gleichung vierten Grades im GF(2^m) zu lösen. Dies erfolgt, indem eine Hilfsgleichung dritten Grades und vier Gleichungen zweiten Grades parallel gelöst werden. In der vorliegenden Arbeit wurde gezeigt, dass sich eine Gleichung zweiten Grades einsparen lässt, wodurch sich eine Vereinfachung der Hardware bei einer parallelen Realisierung der 4-Bit Korrektur ergibt. Die erzielten Ergebnisse wurden durch umfangreiche Simulationen in Software und Hardwareimplementierungen überprüft.
Eine übliche Erzählung verknüpft lange Studienzeiten und hohe Abbrecherquoten im Informatikstudium zum einen mit der sehr gut bezahlten Nebentätigkeit von Studierenden in der Informatikbranche, die deutlich studienzeitverlängernd sei; zum anderen werde wegen des hohen Bedarfs an Informatikern ein formeller Studienabschluss von den Studierenden häufig als entbehrlich betrachtet und eine Karriere in der Informatikbranche ohne abgeschlossenes Studium begonnen. In dieser Studie, durchgeführt an der Universität Potsdam, untersuchen wir, wie viele Informatikstudierende neben dem Studium innerhalb und außerhalb der Informatikbranche arbeiten, welche Erwartungen sie neben der Bezahlung damit verbinden und wie sich die Tätigkeit auf ihr Studium und ihre spätere berufliche Perspektive auswirkt. Aus aktuellem Anlass interessieren uns auch die Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf die Arbeitstätigkeiten der Informatikstudierenden.
Die Fachtagungen HDI (Hochschuldidaktik Informatik) beschäftigen sich mit den unterschiedlichen Aspekten informatischer Bildung im Hochschulbereich. Neben den allgemeinen Themen wie verschiedenen Lehr- und Lernformen, dem Einsatz von Informatiksystemen in der Hochschullehre oder Fragen der Gewinnung von geeigneten Studierenden, deren Kompetenzerwerb oder auch der Betreuung der Studierenden widmet sich die HDI immer auch einem Schwerpunktthema.
Im Jahr 2021 war dies die Berücksichtigung von Diversität in der Lehre. Diskutiert wurden beispielsweise die Einbeziehung von besonderen fachlichen und überfachlichen Kompetenzen Studierender, der Unterstützung von Durchlässigkeit aus nichtakademischen Berufen, aber auch die Gestaltung inklusiver Lehr- und Lernszenarios, Aspekte des Lebenslangen Lernens oder sich an die Diversität von Studierenden adaptierte oder adaptierende Lehrsysteme.
Dieser Band enthält ausgewählte Beiträge der 9. Fachtagung 2021, die in besonderer Weise die Konferenz und die dort diskutierten Themen repräsentieren.
In this bachelor’s thesis I implement the automatic theorem prover nanoCoP-Ω. This system is the result of porting arithmetic and equality handling procedures first introduced in the automatic theorem prover with arithmetic leanCoP-Ω into the similar system nanoCoP 2.0. To understand these procedures, I first introduce the mathematical background to both automatic theorem proving and arithmetic expressions. I present the predecessor projects leanCoP, nanoCoP and leanCoP-Ω, out of which nanCoP-Ω was developed. This is followed by an extensive description of the concepts the non-clausal connection calculus needed to be extended by, to allow for proving arithmetic expressions and equalities, as well as of their implementation into nanoCoP-Ω. An extensive comparison between both the runtimes and the number of solved problems of the systems nanoCoP-Ω and leanCoP-Ω was made. I come to the conclusion, that nanoCoP-Ω is considerably faster than leanCoP-Ω for small problems, though less well suited for larger problems. Additionally, I was able to construct a non-theorem that nanoCoP-Ω generates a false proof for. I discuss how this pressing issue could be resolved, as well as some possible optimizations and expansions of the system.
Accurately solving classification problems nowadays is likely to be the most relevant machine learning task. Binary classification separating two classes only is algorithmically simpler but has fewer potential applications as many real-world problems are multi-class. On the reverse, separating only a subset of classes simplifies the classification task. Even though existing multi-class machine learning algorithms are very flexible regarding the number of classes, they assume that the target set Y is fixed and cannot be restricted once the training is finished. On the other hand, existing state-of-the-art production environments are becoming increasingly interconnected with the advance of Industry 4.0 and related technologies such that additional information can simplify the respective classification problems. In light of this, the main aim of this thesis is to introduce dynamic classification that generalizes multi-class classification such that the target class set can be restricted arbitrarily to a non-empty class subset M of Y at any time between two consecutive predictions.
This task is solved by a combination of two algorithmic approaches. First, classifier calibration, which transforms predictions into posterior probability estimates that are intended to be well calibrated. The analysis provided focuses on monotonic calibration and in particular corrects wrong statements that appeared in the literature. It also reveals that bin-based evaluation metrics, which became popular in recent years, are unjustified and should not be used at all. Next, the validity of Platt scaling, which is the most relevant parametric calibration approach, is analyzed in depth. In particular, its optimality for classifier predictions distributed according to four different families of probability distributions as well its equivalence with Beta calibration up to a sigmoidal preprocessing are proven. For non-monotonic calibration, extended variants on kernel density estimation and the ensemble method EKDE are introduced. Finally, the calibration techniques are evaluated using a simulation study with complete information as well as on a selection of 46 real-world data sets.
Building on this, classifier calibration is applied as part of decomposition-based classification that aims to reduce multi-class problems to simpler (usually binary) prediction tasks. For the involved fusing step performed at prediction time, a new approach based on evidence theory is presented that uses classifier calibration to model mass functions. This allows the analysis of decomposition-based classification against a strictly formal background and to prove closed-form equations for the overall combinations. Furthermore, the same formalism leads to a consistent integration of dynamic class information, yielding a theoretically justified and computationally tractable dynamic classification model. The insights gained from this modeling are combined with pairwise coupling, which is one of the most relevant reduction-based classification approaches, such that all individual predictions are combined with a weight. This not only generalizes existing works on pairwise coupling but also enables the integration of dynamic class information.
Lastly, a thorough empirical study is performed that compares all newly introduced approaches to existing state-of-the-art techniques. For this, evaluation metrics for dynamic classification are introduced that depend on corresponding sampling strategies. Thereafter, these are applied during a three-part evaluation. First, support vector machines and random forests are applied on 26 data sets from the UCI Machine Learning Repository. Second, two state-of-the-art deep neural networks are evaluated on five benchmark data sets from a relatively recent reference work. Here, computationally feasible strategies to apply the presented algorithms in combination with large-scale models are particularly relevant because a naive application is computationally intractable. Finally, reference data from a real-world process allowing the inclusion of dynamic class information are collected and evaluated. The results show that in combination with support vector machines and random forests, pairwise coupling approaches yield the best results, while in combination with deep neural networks, differences between the different approaches are mostly small to negligible. Most importantly, all results empirically confirm that dynamic classification succeeds in improving the respective prediction accuracies. Therefore, it is crucial to pass dynamic class information in respective applications, which requires an appropriate digital infrastructure.
The highly structured nature of the educational sector demands effective policy mechanisms close to the needs of the field. That is why evidence-based policy making, endorsed by the European Commission under Erasmus+ Key Action 3, aims to make an alignment between the domains of policy and practice. Against this background, this article addresses two issues: First, that there is a vertical gap in the translation of higher-level policies to local strategies and regulations. Second, that there is a horizontal gap between educational domains regarding the policy awareness of individual players. This was analyzed in quantitative and qualitative studies with domain experts from the fields of virtual mobility and teacher training. From our findings, we argue that the combination of both gaps puts the academic bridge from secondary to tertiary education at risk, including the associated knowledge proficiency levels. We discuss the role of digitalization in the academic bridge by asking the question: which value does the involved stakeholders expect from educational policies? As a theoretical basis, we rely on the model of value co-creation for and by stakeholders. We describe the used instruments along with the obtained results and proposed benefits. Moreover, we reflect on the methodology applied, and we finally derive recommendations for future academic bridge policies.
Die stetige Weiterentwicklung von VR-Systemen bietet neue Möglichkeiten der Interaktion mit virtuellen Objekten im dreidimensionalen Raum, stellt Entwickelnde von VRAnwendungen aber auch vor neue Herausforderungen. Selektions- und Manipulationstechniken müssen unter Berücksichtigung des Anwendungsszenarios, der Zielgruppe und der zur Verfügung stehenden Ein- und Ausgabegeräte ausgewählt werden. Diese Arbeit leistet einen Beitrag dazu, die Auswahl von passenden Interaktionstechniken zu unterstützen. Hierfür wurde eine repräsentative Menge von Selektions- und Manipulationstechniken untersucht und, unter Berücksichtigung existierender Klassifikationssysteme, eine Taxonomie entwickelt, die die Analyse der Techniken hinsichtlich interaktionsrelevanter Eigenschaften ermöglicht. Auf Basis dieser Taxonomie wurden Techniken ausgewählt, die in einer explorativen Studie verglichen wurden, um Rückschlüsse auf die Dimensionen der Taxonomie zu ziehen und neue Indizien für Vor- und Nachteile der Techniken in spezifischen Anwendungsszenarien zu generieren. Die Ergebnisse der Arbeit münden in eine Webanwendung, die Entwickelnde von VR-Anwendungen gezielt dabei unterstützt, passende Selektions- und Manipulationstechniken für ein Anwendungsszenario auszuwählen, indem Techniken auf Basis der Taxonomie gefiltert und unter Verwendung der Resultate aus der Studie sortiert werden können.
Research publications and data nowadays should be publicly available on the internet and, theoretically, usable for everyone to develop further research, products, or services. The long-term accessibility of research data is, therefore, fundamental in the economy of the research production process. However, the availability of data is not sufficient by itself, but also their quality must be verifiable. Measures to ensure reuse and reproducibility need to include the entire research life cycle, from the experimental design to the generation of data, quality control, statistical analysis, interpretation, and validation of the results. Hence, high-quality records, particularly for providing a string of documents for the verifiable origin of data, are essential elements that can act as a certificate for potential users (customers). These records also improve the traceability and transparency of data and processes, therefore, improving the reliability of results. Standards for data acquisition, analysis, and documentation have been fostered in the last decade driven by grassroot initiatives of researchers and organizations such as the Research Data Alliance (RDA). Nevertheless, what is still largely missing in the life science academic research are agreed procedures for complex routine research workflows. Here, well-crafted documentation like standard operating procedures (SOPs) offer clear direction and instructions specifically designed to avoid deviations as an absolute necessity for reproducibility. Therefore, this paper provides a standardized workflow that explains step by step how to write an SOP to be used as a starting point for appropriate research documentation.
In the last decades, there was a notable progress in solving the well-known Boolean satisfiability (Sat) problem, which can be witnessed by powerful Sat solvers. One of the reasons why these solvers are so fast are structural properties of instances that are utilized by the solver’s interna. This thesis deals with the well-studied structural property treewidth, which measures the closeness of an instance to being a tree. In fact, there are many problems parameterized by treewidth that are solvable in polynomial time in the instance size when parameterized by treewidth.
In this work, we study advanced treewidth-based methods and tools for problems in knowledge representation and reasoning (KR). Thereby, we provide means to establish precise runtime results (upper bounds) for canonical problems relevant to KR. Then, we present a new type of problem reduction, which we call decomposition-guided (DG) that
allows us to precisely monitor the treewidth when reducing from one problem to another problem. This new reduction type will be the basis for a long-open lower bound result for quantified Boolean formulas and allows us to design a new methodology for establishing runtime lower bounds for problems parameterized by treewidth.
Finally, despite these lower bounds, we provide an efficient implementation of algorithms that adhere to treewidth. Our approach finds suitable abstractions of instances, which are subsequently refined in a recursive fashion, and it uses Sat solvers for solving subproblems. It turns out that our resulting solver is quite competitive for two canonical counting problems related to Sat.
A common feature in Answer Set Programming is the use of a second negation, stronger than default negation and sometimes called explicit, strong or classical negation. This explicit negation is normally used in front of atoms, rather than allowing its use as a regular operator. In this paper we consider the arbitrary combination of explicit negation with nested expressions, as those defined by Lifschitz, Tang and Turner. We extend the concept of reduct for this new syntax and then prove that it can be captured by an extension of Equilibrium Logic with this second negation. We study some properties of this variant and compare to the already known combination of Equilibrium Logic with Nelson's strong negation.
In a recent line of research, two familiar concepts from logic programming semantics (unfounded sets and splitting) were extrapolated to the case of epistemic logic programs. The property of epistemic splitting provides a natural and modular way to understand programs without epistemic cycles but, surprisingly, was only fulfilled by Gelfond's original semantics (G91), among the many proposals in the literature. On the other hand, G91 may suffer from a kind of self-supported, unfounded derivations when epistemic cycles come into play. Recently, the absence of these derivations was also formalised as a property of epistemic semantics called foundedness. Moreover, a first semantics proved to satisfy foundedness was also proposed, the so-called Founded Autoepistemic Equilibrium Logic (FAEEL). In this paper, we prove that FAEEL also satisfies the epistemic splitting property something that, together with foundedness, was not fulfilled by any other approach up to date. To prove this result, we provide an alternative characterisation of FAEEL as a combination of G91 with a simpler logic we called Founded Epistemic Equilibrium Logic (FEEL), which is somehow an extrapolation of the stable model semantics to the modal logic S5.
Parsing of argumentative structures has become a very active line of research in recent years. Like discourse parsing or any other natural language task that requires prediction of linguistic structures, most approaches choose to learn a local model and then perform global decoding over the local probability distributions, often imposing constraints that are specific to the task at hand. Specifically for argumentation parsing, two decoding approaches have been recently proposed: Minimum Spanning Trees (MST) and Integer Linear Programming (ILP), following similar trends in discourse parsing. In contrast to discourse parsing though, where trees are not always used as underlying annotation schemes, argumentation structures so far have always been represented with trees. Using the 'argumentative microtext corpus' [in: Argumentation and Reasoned Action: Proceedings of the 1st European Conference on Argumentation, Lisbon 2015 / Vol. 2, College Publications, London, 2016, pp. 801-815] as underlying data and replicating three different decoding mechanisms, in this paper we propose a novel ILP decoder and an extension to our earlier MST work, and then thoroughly compare the approaches. The result is that our new decoder outperforms related work in important respects, and that in general, ILP and MST yield very similar performance.
Emotions are a central element of human experience. They occur with high frequency in everyday life and play an important role in decision making. However, currently there is no consensus among researchers on what constitutes an emotion and on how emotions should be investigated. This dissertation identifies three problems of current emotion research: the problem of ground truth, the problem of incomplete constructs and the problem of optimal representation. I argue for a focus on the detailed measurement of emotion manifestations with computer-aided methods to solve these problems. This approach is demonstrated in three research projects, which describe the development of methods specific to these problems as well as their application to concrete research questions.
The problem of ground truth describes the practice to presuppose a certain structure of emotions as the a priori ground truth. This determines the range of emotion descriptions and sets a standard for the correct assignment of these descriptions. The first project illustrates how this problem can be circumvented with a multidimensional emotion perception paradigm which stands in contrast to the emotion recognition paradigm typically employed in emotion research. This paradigm allows to calculate an objective difficulty measure and to collect subjective difficulty ratings for the perception of emotional stimuli. Moreover, it enables the use of an arbitrary number of emotion stimuli categories as compared to the commonly used six basic emotion categories. Accordingly, we collected data from 441 participants using dynamic facial expression stimuli from 40 emotion categories. Our findings suggest an increase in emotion perception difficulty with increasing actor age and provide evidence to suggest that young adults, the elderly and men underestimate their emotion perception difficulty. While these effects were predicted from the literature, we also found unexpected and novel results. In particular, the increased difficulty on the objective difficulty measure for female actors and observers stood in contrast to reported findings. Exploratory analyses revealed low relevance of person-specific variables for the prediction of emotion perception difficulty, but highlighted the importance of a general pleasure dimension for the ease of emotion perception.
The second project targets the problem of incomplete constructs which relates to vaguely defined psychological constructs on emotion with insufficient ties to tangible manifestations. The project exemplifies how a modern data collection method such as face tracking data can be used to sharpen these constructs on the example of arousal, a long-standing but fuzzy construct in emotion research. It describes how measures of distance, speed and magnitude of acceleration can be computed from face tracking data and investigates their intercorrelations. We find moderate to strong correlations among all measures of static information on one hand and all measures of dynamic information on the other. The project then investigates how self-rated arousal is tied to these measures in 401 neurotypical individuals and 19 individuals with autism. Distance to the neutral face was predictive of arousal ratings in both groups. Lower mean arousal ratings were found for the autistic group, but no difference in correlation of the measures and arousal ratings could be found between groups. Results were replicated in a high autistic traits group consisting of 41 participants. The findings suggest a qualitatively similar perception of arousal for individuals with and without autism. No correlations between valence ratings and any of the measures could be found which emphasizes the specificity of our tested measures for the construct of arousal.
The problem of optimal representation refers to the search for the best representation of emotions and the assumption that there is a one-fits-all solution. In the third project we introduce partial least squares analysis as a general method to find an optimal representation to relate two high-dimensional data sets to each other. The project demonstrates its applicability to emotion research on the question of emotion perception differences between men and women. The method was used with emotion rating data from 441 participants and face tracking data computed on 306 videos. We found quantitative as well as qualitative differences in the perception of emotional facial expressions between these groups. We showed that women’s emotional perception systematically captured more of the variance in facial expressions. Additionally, we could show that significant differences exist in the way that women and men perceive some facial expressions which could be visualized as concrete facial expression sequences. These expressions suggest differing perceptions of masked and ambiguous facial expressions between the sexes. In order to facilitate use of the developed method by the research community, a package for the statistical environment R was written. Furthermore, to call attention to the method and its usefulness for emotion research, a website was designed that allows users to explore a model of emotion ratings and facial expression data in an interactive fashion.
Einsatz einer mobilen Lern-App - Ein Werkzeug zur Verbesserung von klinisch-praktischem Unterricht
(2018)
Der Unterricht am Krankenbett ist im Medizinstudium eine wertvolle Möglichkeit klinisch-praktische Fertigkeiten zu erlernen. Eine optimale Vorbereitung der Studierenden ist dabei Voraussetzung. Eine mobile Lern-App wurde entwickelt, die den Studierenden, neben Lernzielen, Kursinhalte und Anleitungen zu Untersuchungstechniken bietet, um die Vorbereitung auf einen klinisch-praktischen Kurs zu fördern und Kurzinformationen auch während des Kurses zur Verfügung zu stellen. 175 Studierende hatten die Möglichkeit die App parallel zu einem klinischen Untersuchungs-Kurs im Semester zu nutzen. Im Anschluss beantworteten die Studierenden einen Fragebogen zur Nützlichkeit und Vielseitigkeit der App und zur Zufriedenheit mit der App unter Verwendung eine 5-Punkt-Likert-Skala und zwei offenen Fragen. In diesem Beitrag wird das Kurskonzept zusammen mit der Lern-App, die Ergebnisse aus dem Fragebogen und unsere Schlussfolgerungen daraus vorgestellt. Studierende bewerteten die App grundsätzlich als hilfreich. Sie sollte dabei gründlich eingeführt werden. Patienten sollten über die Nutzung von Smartphones im Studentenunterricht zu Lernzwecken informiert werden.
Das Training sozioemotionaler Kompetenzen ist gerade für Menschen mit Autismus nützlich. Ein solches Training kann mithilfe einer spielbasierten Anwendung effektiv gestaltet werden. Zwei Minispiele, Mimikry und Emo-Mahjong, wurden realisiert und hinsichtlich User Experience evaluiert. Die jeweiligen Konzepte und die Evaluationsergebnisse sollen hier vorgestellt werden.
Die Veröffentlichung eines global frei verfügbaren Onlinekurses abseits der großen MOOC Plattformen bringt spezielle Herausforderungen mit sich. Neben technischen Herausforderungen sind eine effiziente Wissensvermittlung und die Erhaltung der Lernmotivation zentral. Der folgende Beitrag stellt Techniken zur Steigerung der Lerneffizienz und -motivation anhand des ARCS Modells vor. Er zeigt auf, wie die verschiedenen Techniken in der Entwicklung des Onlinekurses „Designing Sustainable Food Systems“ umgesetzt wurden und inwieweit sie erfolgreich waren.
Berufsbegleitende Studiengänge stehen vor besonderen Schwierigkeiten, für die der Einsatz von Blended Learning-Szenarien sinnvoll sein kann. Welche speziellen Herausforderungen sich dabei ergeben und welche Lösungsansätze dagegen steuern, betrachtet der folgende Artikel anhand eines Praxisberichts aus dem Studiengang M. P. A. Wissenschaftsmanagement an der Universität Speyer.
Der vorliegende Beitrag berichtet auf der Grundlage von Erfahrungen mit dem Audience Response System (ARS) „Auditorium Mobile Classroom Service“ von Erfolgsfaktoren für den Einsatz in der universitären Lehre. Dabei werden sowohl die technischen Rahmenbedingungen und Herausforderungen der Anwendungen berücksichtigt, als auch die unterschiedlichen didaktischen Konzepte und Ziele der beteiligten Akteure (Studierende, Lehrende und Institution). Ziel ist es, Einflussfaktoren für den erfolgreichen Einsatz sowohl für die Praxis als auch die wissenschaftliche Untersuchung und Weiterentwicklung der Systeme zu benennen und ein heuristisches Framework für Chancen und Herausforderungen beim Einsatz von ARS anzubieten.
Der Beitrag skizziert ein Modell, das die Entwicklung digitaler Kompetenzen im Lehramtsstudium fördern soll. Zwar wird das Kompetenzmodell aus der Deutschdidaktik heraus entwickelt, nimmt aber auch fachübergreifende Anforderungen in den Bereichen Informationskompetenz, medientechnischer Kompetenzen, Fähigkeiten der Medienanalyse und -reflexion sowie Sprachhandlungskompetenz in den Blick. Damit wird das Ziel verfolgt, die besonderen Anforderungen angehender Lehrkräfte als Mediator*innen digitaler Kompetenzen darzustellen. Das beschriebene Modell dieser Vermittlungskompetenz dient der Verankerung digitaler Lehr-Lernkonzepte als wesentlicher Bestandteil der modernen Lehrer*innenbildung.
E-Learning Symposium 2018
(2018)
In den vergangenen Jahren sind viele E-Learning-Innovationen entstanden. Einige davon wurden auf den vergangenen E-Learning Symposien der Universität Potsdam präsentiert: Das erste E-Learning Symposium im Jahr 2012 konzentrierte sich auf unterschiedliche Möglichkeiten der Studierendenaktivierung und Lehrgestaltung. Das Symposium 2014 rückte vor allem die Studierenden ins Zentrum der Aufmerksamkeit. Im Jahr 2016 kam es durch das Zusammengehen des Symposiums mit der DeLFI-Tagung zu einer Fokussierung auf technische Innovationen. Doch was ist aus den Leuchttürmen von gestern geworden, und brauchen wir überhaupt noch neue Leuchttürme? Das Symposium setzt sich in diesem Jahr unter dem Motto „Innovation und Nachhaltigkeit – (k)ein Gegensatz?“ mit mediengestützten Lehr- und Lernprozessen im universitären Kontext auseinander und reflektiert aktuelle technische sowie didaktische Entwicklungen mit Blick auf deren mittel- bis langfristigen Einsatz in der Praxis.
Dieser Tagungsband zum E-Learning Symposium 2018 an der Universität Potsdam beinhaltet eine Mischung von Forschungs- und Praxisbeiträgen aus verschiedenen Fachdisziplinen und eröffnet vielschichtige Perspektiven auf das Thema E-Learning. Dabei werden die Vielfalt der didaktischen Einsatzszenarien als auch die Potentiale von Werk-zeugen und Methoden der Informatik in ihrem Zusammenspiel beleuchtet.
In seiner Keynote widmet sich Reinhard Keil dem Motto des Symposiums und geht der Nachhaltigkeit bei E-Learning-Projekten auf den Grund. Dabei analysiert und beleuchtet er anhand seiner über 15-jährigen Forschungspraxis die wichtigsten Wirkfaktoren und formuliert Empfehlungen zur Konzeption von E-Learning-Projekten. Im Gegensatz zu rein auf Kostenersparnis ausgerichteten (hochschul-)politischen Forderungen proklamiert er den Ansatz der hypothesengeleiteten Technikgestaltung, in der Nachhaltigkeit als Leitfrage oder Forschungsstrategie verstanden werden kann. In eine ähnliche Richtung geht der Beitrag von Iris Braun et al., die über Erfolgsfaktoren beim Einsatz von Audience Response Systemen in der universitären Lehre berichten.
Ein weiteres aktuelles Thema, sowohl für die Bildungstechnologie als auch in den Bildungswissenschaften allgemein, ist die Kompetenzorientierung und –modellierung. Hier geht es darum (Problemlöse-)Fähigkeiten gezielt zu beschreiben und in den Mittelpunkt der Lehre zu stellen. Johannes Konert stellt in einem eingeladenen Vortrag zwei Projekte vor, die den Prozess beginnend bei der Definition von Kompetenzen, deren Modellierung in einem semantischen maschinenlesbaren Format bis hin zur Erarbeitung von Methoden zur Kompetenzmessung und der elektronischen Zertifizierung aufzeigen. Dabei geht er auf technische Möglichkeiten, aber auch Grenzen ein. Auf einer spezifischeren Ebene beschäftigt sich Sarah Stumpf mit digitalen bzw. mediendidaktischen Kompetenzen im Lehramtsstudium und stellt ein Framework für die Förderung ebensolcher Kompetenzen bei angehenden Lehrkräften vor.
Der Einsatz von E-Learning birgt noch einige Herausforderungen. Dabei geht es oft um die Verbindung von Didaktik und Technik, den Erhalt von Aufmerksamkeit oder den Aufwand für das Erstellen von interaktiven Lehr- und Lerninhalten. Drei Beiträge in diesem Tagungsband beschäftigen sich mit dieser Thematik in unterschiedlichen Kontexten und zeigen Best-Practices und Lösungsansätze auf: Der Beitrag von Martina Wahl und Michael Hölscher behandelt den besonderen Kontext von Blended Learning-Szenarien in berufsbegleitenden Studiengängen. Um die Veröffentlichung eines global frei verfügbaren Onlinekurses abseits der großen MOOC Plattformen und den didaktischen Herausforderungen auch hinsichtlich der Motivation geht es im Beitrag von Ennio Marani und Isabel Jaisli. Schließlich schlagen Gregor Damnik et al. die automatische Erzeugung von Aufgaben zur Erhöhung von Interaktivität und Adaptivität in digitalen Lernressourcen vor, um den teilweise erheblichen Erstellungsaufwand zu reduzieren.
Zum Thema E-Learning zählen auch immer mobile Apps bzw. Spiele. Gleich zwei Beiträge beschäftigen sich mit dem Einsatz von E-Learning-Tools im Gesundheitskontext: Anna Tscherejkina und Anna Morgiel stellen in ihrem Beitrag Minispiele zum Training von sozio-emotionalen Kompetenzen für Menschen mit Autismus vor, und Stephanie Herbstreit et al. berichten vom Einsatz einer mobilen Lern-App zur Verbesserung von klinisch-praktischem Unterricht.