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Bewegunglesen.com
(2014)
bewegunglesen.com (mit Silber bei den Best of Swiss Web Awards 2013 ausgezeichnet) ist ein E-Learning-Tool und bietet für Sportunterrichtende und Studierende eine webbasierte, interaktive Übungsgelegenheit, die Bewegungsanalyse und das kriteriengeleitete Verbessern von Fertigkeiten zu erlernen. Bewegungsabläufe mit ihren Kernbewegungen werden praxisnah und schulstufengerecht vermittelt. Daneben können auch Unterrichtsvideos hochgeladen, geschnitten, durch Grafiken und Fakten angereichert und innerhalb der Community geteilt werden. Aus den Clips lassen sich Übungen und Prüfungen mit Beurteilungskriterien des Bewegungsablaufs zusammenstellen, welche automatisiert ausgewertet werden.
Der vorliegende Beitrag befasst sich mit der Konstruktion eines Lehr-/ Lernszenarios polyvalenter Grundlagenvorlesungen in naturwissenschaftlichen Fachwissenschaften. Das Szenario verbindet klassische Vorlesungen mit virtuellen Elementen wie Online-Kursen, Online-Foren und Audience-Response-Systemen sowie dem Arbeiten in Kleingruppen mit Ansätzen des problemorientierten Lernens. Ziel ist es das Grundlagenwissen der Studierenden anzupassen, das Arbeiten in Gruppen zu fördern und problemorientiertes Lernen zu erlernen.
Das gesteckte Ziel unserer Applikation ist es nicht nur die ständige Verfügbarkeit von Lernmaterialien zu ermöglichen, sondern auch die gesamte Kommunikation zwischen Dozenten und Studierenden, sowie Studierende unter sich, zu verändern. Eine Mischung aus E-Learning, Blended-Learning und Mobile- Learning soll es hier allen Teilnehmer ermöglichen, ortsungebunden zu agieren. Neue Funktionen sollen es den Studierenden ermöglichen, besser miteinander zu arbeiten, zu kooperieren und neue Bekanntschaften zu schließen.
Deciphering the functioning of biological networks is one of the central tasks in systems biology. In particular, signal transduction networks are crucial for the understanding of the cellular response to external and internal perturbations. Importantly, in order to cope with the complexity of these networks, mathematical and computational modeling is required. We propose a computational modeling framework in order to achieve more robust discoveries in the context of logical signaling networks. More precisely, we focus on modeling the response of logical signaling networks by means of automated reasoning using Answer Set Programming (ASP). ASP provides a declarative language for modeling various knowledge representation and reasoning problems. Moreover, available ASP solvers provide several reasoning modes for assessing the multitude of answer sets. Therefore, leveraging its rich modeling language and its highly efficient solving capacities, we use ASP to address three challenging problems in the context of logical signaling networks: learning of (Boolean) logical networks, experimental design, and identification of intervention strategies. Overall, the contribution of this thesis is three-fold. Firstly, we introduce a mathematical framework for characterizing and reasoning on the response of logical signaling networks. Secondly, we contribute to a growing list of successful applications of ASP in systems biology. Thirdly, we present a software providing a complete pipeline for automated reasoning on the response of logical signaling networks.
Dysphagieforum
(2014)