Institut für Informatik und Computational Science
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Medi@Thing
(2009)
In vielen Bildungsbereichen verschieben sich gegenwärtig die Akzente von einer qualifikationsorientierten zu einer stärker kompetenzorientierten Ausbildung. Der Begriff der Kompetenz zielt dabei darauf ab, das Aneignen von Wissen auf Vorrat zugunsten des Erwerbs allgemeiner Kompetenzen beispielsweise zur eigenständigen Aneignung von Wissen zu verschieben. Schlüsselqualifikationen geraten dabei zunehmend auch für die Ausbildung von Ingenieuren und Informatikern ins Blickfeld. Der kooperative und erwägende Umgang mit Wissensvielfalt wird in einer Informationsgesellschaft mit ihrer schnellen und verteilten Aufbereitung von Wissen zur Herausforderung. Der Beitrag skizziert die damit verbundenen Anforderungen und stellt mit dem Konzept des Medi@Thing einen Ansatz vor, der die Umsetzung solcher Anforderungen im Rahmen der universitären Informatikausbildung ermöglicht. Ein zentrales Moment dieses Ansatzes ist die ko-aktive Wissensarbeit in virtuellen Räumen. Erste Erfahrungen zeigen, dass das Konzept von Studierenden angenommen wird. Es wird jedoch auch deutlich, dass für das Gelingen bestimmte organisatorische und technische Randbedingungen zu beachten sind.
Thema des Workshops waren alle Fragen, die sich der Vermittlung von Informatikgegenständen im Hochschulbereich widmen. Dazu gehören u.a.: - fachdidaktische Konzepte der Vermittlung einzelner Informatikgegenstände - methodische Lösungen, wie spezielle Lehr- und Lernformen, Durchführungskonzepte - Studienkonzepte und Curricula, insbesondere im Zusammenhang mit Bachelor- und Masterstudiengängen - E-Learning-Ansätze, wenn sie ein erkennbares didaktisches Konzept verfolgen empirische Ergebnisse und Vergleichsstudien. Die Fachtagung widmete sich ausgewählten Fragestellungen dieses Themenkomplexes, die durch Vorträge ausgewiesener Experten, durch eingereichte Beiträge und durch eine Präsentation intensiv behandelt wurden.
Many formal descriptions of DPLL-based SAT algorithms either do not include all essential proof techniques applied by modern SAT solvers or are bound to particular heuristics or data structures. This makes it difficult to analyze proof-theoretic properties or the search complexity of these algorithms. In this paper we try to improve this situation by developing a nondeterministic proof calculus that models the functioning of SAT algorithms based on the DPLL calculus with clause learning. This calculus is independent of implementation details yet precise enough to enable a formal analysis of realistic DPLL-based SAT algorithms.