Institut für Informatik und Computational Science
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Die zunehmende Digitalisierung des Lebens hält in vielen Bereichen Einzug. Im Sinne der Forderung nach lebenslangem Lernen und mit dem Ziel den vielfältigen sich ändernden Anforderungen des täglichen Lebens erfolgreich zu begegnen, bedarf es der Schaffung einer individuellen und persönlichen Lernumgebung jedes Einzelnen. Dieser Beitrag setzt sich zunächst kritisch mit dem Begriff der persönlichen Lernumgebung auseinander. Darauf aufbauend wird der Betrachtungsrahmen auf die Verwendung innerhalb der Institution Hochschule eingeengt. Hieraus erwachsen sowohl Herausforderungen als auch Divergenzen im Spannungsfeld zwischen institutioneller und persönlicher Lernumgebung, die innerhalb eines offenen Gestaltungsprozesses zu lösen sind, sodass sich allgemeingültige Designprinzipien institutioneller persönlicher Lernumgebungen ableiten lassen.
Ob Online-Kurse, videobasierte Lehrangebote, mobile Applikationen, eigenentwickelte oder kommerzielle Web 2.0-Anwendungen, die Fülle digitaler Unterstützungsangebote ist kaum zu überblicken. Dabei bieten mobile Endgeräte, Web-Anwendungen und Apps Chancen Lehre, Studium und Forschung maßgeblich neu zu gestalten. Im Beitrag wird ein Beschreibungsrahmen für die mediendidaktische Ausgestaltung von Lehr-, Lern- und Forschungsarrangements vorgestellt, der die technischen Gesichtspunkte hervorhebt. Anschließend werden unterschiedliche Nutzungsszenarien unter Einbeziehung digitaler Medien skizziert. Diese werden als Ausgangspunkt genommen um das Konzept einer Systemarchitektur vorzustellen, die es zum einen ermöglicht beliebige Applikationen automatisiert bereit zu stellen und zum anderen die anfallenden Nutzendendaten plattformübergreifend zu aggregieren und für eine Ausgestaltung virtueller Lehr- und Lernräumen zu nutzen.
Mobile Endgeräte und Applikationen (Apps) sind dank vielfältiger Kommunikations-, Informations- und Assistenzfunktionen zu einem unverzichtbaren Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Inzwischen hat sich insbesondere im Hochschulumfeld eine bunte Vielfalt an mobilen Unterstützungsangeboten etabliert, beginnend bei zentral angebotenen Uni-Apps bis hin zu unterschiedlichen Apps zur Ausgestaltung einzelner Lehrveranstaltungen oder individueller Lehr- und Lernszenarien. Angesichts der großen Aufwände zur Entwicklung, Distribution und Pflege mobiler Anwendungen ist ein Einsatz für eine möglichst große Zielgruppe wünschenswert. Dies kann jedoch mit dem Charakter mobiler Endgeräte als persönliche, individualisierte Assistenten kollidieren.
In diesem Beitrag werden entlang dieses Spektrums zwischen (fach-)spezifischen Einzellösungen und breiten Allroundern verschiedene mobile Unterstützungsangebote aus dem Hochschulbereich vorgestellt, hinsichtlich ihres Einsatzes kontextuell eingeordnet und systematisiert. Dies umfasst mobile Anwendungen, die allgemeine organisatorische Aspekte des Studiums, bestimmte Felder wie die Studieneingangsphase oder die konkrete Begleitung hybrider Lernszenarien fokussieren. Es schließt sich eine App-Auswahl an, die fachspezifischen Aspekten Rechnung trägt und in denen Inhalte in Form von Serious Games, Simulationen und Inhaltsmodulen aufbereitet sind. Neben Lehre und Studium wird auch die Forschung in den Fokus gerückt, wo Apps gleichermaßen als Forschungsgegenstand und Datenerhebungsinstrument wirken. Aus der Fülle dieser Entwicklungen resultiert eine App-Vielfalt, die verschiedene Herausforderungen aufwirft. Der Beitrag stellt die spezifischen Herausforderungen zusammen und spricht Empfehlungen aus. Dabei werden sowohl organisatorische, inhaltliche und technische Fragestellungen thematisiert als auch rechtliche Gesichtspunkte bezüglich Datenschutz und Copyright tangiert.
Die 8. Fachtagung für Hochschuldidaktik der Informatik (HDI) fand im September 2018 zusammen mit der Deutschen E-Learning Fachtagung Informatik (DeLFI) unter dem gemeinsamen Motto „Digitalisierungswahnsinn? - Wege der Bildungstransformationen“ in Frankfurt statt.
Dabei widmet sich die HDI allen Fragen der informatischen Bildung im Hochschulbereich. Schwerpunkte bildeten in diesem Jahr u. a.:
- Analyse der Inhalte und anzustrebenden Kompetenzen in Informatikveranstaltungen
- Programmieren lernen & Einstieg in Softwareentwicklung
- Spezialthemen: Data Science, Theoretische Informatik und Wissenschaftliches Arbeiten
Die Fachtagung widmet sich ausgewählten Fragestellungen dieser Themenkomplexe, die durch Vorträge ausgewiesener Experten und durch eingereichte Beiträge intensiv behandelt werden.
Das Thema der vorliegenden Arbeit ist die semantische Suche im Kontext heutiger Informationsmanagementsysteme. Zu diesen Systemen zählen Intranets, Web 3.0-Anwendungen sowie viele Webportale, die Informationen in heterogenen Formaten und Strukturen beinhalten. Auf diesen befinden sich einerseits Daten in strukturierter Form und andererseits Dokumente, die inhaltlich mit diesen Daten in Beziehung stehen. Diese Dokumente sind jedoch in der Regel nur teilweise strukturiert oder vollständig unstrukturiert. So beschreiben beispielsweise Reiseportale durch strukturierte Daten den Zeitraum, das Reiseziel, den Preis einer Reise und geben in unstrukturierter Form weitere Informationen, wie Beschreibungen zum Hotel, Zielort, Ausflugsziele an.
Der Fokus heutiger semantischer Suchmaschinen liegt auf dem Finden von Wissen entweder in strukturierter Form, auch Faktensuche genannt, oder in semi- bzw. unstrukturierter Form, was üblicherweise als semantische Dokumentensuche bezeichnet wird. Einige wenige Suchmaschinen versuchen die Lücke zwischen diesen beiden Ansätzen zu schließen. Diese durchsuchen zwar gleichzeitig strukturierte sowie unstrukturierte Daten, werten diese jedoch entweder weitgehend voneinander unabhängig aus oder schränken die Suchmöglichkeiten stark ein, indem sie beispielsweise nur bestimmte Fragemuster unterstützen. Hierdurch werden die im System verfügbaren Informationen nicht ausgeschöpft und gleichzeitig unterbunden, dass Zusammenhänge zwischen einzelnen Inhalten der jeweiligen Informationssysteme und sich ergänzende Informationen den Benutzer erreichen.
Um diese Lücke zu schließen, wurde in der vorliegenden Arbeit ein neuer hybrider semantischer Suchansatz entwickelt und untersucht, der strukturierte und semi- bzw. unstrukturierte Inhalte während des gesamten Suchprozesses kombiniert. Durch diesen Ansatz werden nicht nur sowohl Fakten als auch Dokumente gefunden, es werden auch Zusammenhänge, die zwischen den unterschiedlich strukturierten Daten bestehen, in jeder Phase der Suche genutzt und fließen in die Suchergebnisse mit ein. Liegt die Antwort zu einer Suchanfrage nicht vollständig strukturiert, in Form von Fakten, oder unstrukturiert, in Form von Dokumenten vor, so liefert dieser Ansatz eine Kombination der beiden. Die Berücksichtigung von unterschiedlich Inhalten während des gesamten Suchprozesses stellt jedoch besondere Herausforderungen an die Suchmaschine. Diese muss in der Lage sein, Fakten und Dokumente in Abhängigkeit voneinander zu durchsuchen, sie zu kombinieren sowie die unterschiedlich strukturierten Ergebnisse in eine geeignete Rangordnung zu bringen. Weiterhin darf die Komplexität der Daten nicht an die Endnutzer weitergereicht werden. Die Darstellung der Inhalte muss vielmehr sowohl bei der Anfragestellung als auch bei der Darbietung der Ergebnisse verständlich und leicht interpretierbar sein.
Die zentrale Fragestellung der Arbeit ist, ob ein hybrider Ansatz auf einer vorgegebenen Datenbasis die Suchanfragen besser beantworten kann als die semantische Dokumentensuche und die Faktensuche für sich genommen, bzw. als eine Suche die diese Ansätze im Rahmen des Suchprozesses nicht kombiniert. Die durchgeführten Evaluierungen aus System- und aus Benutzersicht zeigen, dass die im Rahmen der Arbeit entwickelte hybride semantische Suchlösung durch die Kombination von strukturierten und unstrukturierten Inhalten im Suchprozess bessere Antworten liefert als die oben genannten Verfahren und somit Vorteile gegenüber bisherigen Ansätzen bietet. Eine Befragung von Benutzern macht deutlich, dass die hybride semantische Suche als verständlich empfunden und für heterogen strukturierte Datenmengen bevorzugt wird.