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Stress im Informatikstudium
(2020)
Einführung
Ziel der vorliegenden Thesis ist es, die Eu- und Disstressoren der Infomatikstudierenden an der Hochschule Ruhr West zu untersuchen. Hierzu sollen nach den Wünschen der neuen Beratungsstelle für den Studienstress die Studierenden befragt werden. Nachfolgend werden in der Thesis die bekannten Problematiken im Informatikstudium eingebunden. Zusätzlich sollen die Informatikstudierenden auf den Stress mit einem Cartoon-Video aufmerksam gemacht werden. Mithilfe des Videos sollen die zukünftigen Eu- und Disstressoren rechtzeitig erkannt und Hilfe an der Hochschule Ruhr West abgeholt werden.
Methode
Die Untersuchung der Stressoren wird mit einem Fokusgruppeninterview (N = 4) und mit einer Online-Fragebogenerhebung (N = 120) durchgeführt. Die Signifikanzprüfungen sind varianzanalytisch und die Abweichungen der Gruppen werden mit t-Tests und einfaktorieller ANOVA berechnet.
Ergebnisse
Die Ergebnisse zeigen Unterschiede zwischen den Stressoren in unterschiedlichen Gruppen. Vor allem in den Gruppen mit davor erworbenen Vorkenntnissen und mit verschieden bewerteten Fachkompetenzen. Insbesondere ist der Stresslevel zwischen den Geschlechtern und bei den Informatikstudierenden, die mehrmals im Studium erkrankt waren, unterschiedlich.
Schlussfolgerung
Die Ergebnisse sind für die aktuellen Stresssituationen im Informatikstudium und für die nächsten Studien relevant. Außerdem wird mit dieser Studie auch auf die Problematiken in der Informatik, wie z. B. dem Frauenmangel in der Informatik, die den Informatikstudierenden den Stress verursachen könnten, aufmerksam
gemacht.
Die Möglichkeiten der Wissensvermittlung über eingebettete Systeme haben sich durch das erforderliche distance learning stark verändert. Die bekannten didaktischen Konzepte, welche bis dahin angewandt wurden, werden durch den Wegfall von Präsenz-Praktika und den fehlenden Zugang zu einem IoT- Labor ausgehebelt.
Diese Master-Thesis beschäftigt sich daher mit der Idee, wie eine Überholung des Eingebettete Systeme-Moduls an der Hochschule Ruhr West sowohl die Modulziele weiter erfüllen kann als auch darüber hinaus einen Mehrwert erschaffen wird. Vor diesem Hintergrund wird untersucht wie durch die Einführung eines Remote-Labs in Kombination mit einer kollaborativen Entwicklungssoftware für Lerngruppen, Anreize für die Studierenden geschaffen werden können, die ihnen praxisnäheres und fundiertes Wissen in der Entwicklung eingebetteter Systeme vermitteln.
Dieses neue Vorgehen verwendet einen Peer-Group-Code-Bearbeitung- Ansatz in Echtzeit und Peer-to-Peer-Videokonferenzen und verteilt über den MQTT-Server die Interaktion der Hardwareentwicklung als integralen Bestandteil eines Kurskonzepts. Ziel ist es, die Motivation und die Lernleistung der Schüler zu verbessern.
Das Vorgehen wird anhand begleitender Umfragen während des Moduls weiterentwickelt und die Semesterergebnisse werden unter Zuhilfenahme von Bewertungskriterien mit denen vergangener Jahre verglichen. Darüber hinaus wird das neue Kurskonzept durch eine Expertenbefragung in Form von Studierenden evaluiert, welche den Kurs in seiner alten Form durchlaufen haben.
The goal of this empirical study is to answer whether predictions about stock price movements can be made with the use of machine learning in the energy sector and what influence contributions from social media have on its development. To answer the research
question, the social media platforms Twitter and Reddit, in terms of the suitability of the information, were studied and evaluated. Then, the sentiments of the posts from social media were collected and used in machine learning models. The models include the Gradient Boosted Regression Tree, Multilayer Perceptron, and Long Short-Term
i Memory, which predict a subsequent day's closing stock price. The study showed that deviations from predictions of stock price movements of 1.05 % are possible and further sentiment values do not show significant positive effect on reducing the error value. The
result shows that the collected sentiments from the social media platform Twitter have no positive effect on the stock price movements within the energy industry.
Keywords: stock market, stock prediction, artificial neural networks, machine learning,
energy market, sentiment analysis
Within this thesis the impacts of “Made in China 2025” on business relationships between Germany and China are analysed and evaluated. The author shows up how the export business from Germany has developed since “Made in China 2025” was published officially in 2015. It is presented in which way the export business was affected until now (changes of product categories, development of export volume, growth rates…). The data are being provided by the German Bureau of National Statistics.
Based on the data analysis the strategy is being evaluated from German perspective. Furthermore the author takes a look at the development of Foreign Direct Investments (FDI) flows from China to Germany since the beginning of Made in China 2025. It is being analysed if China indeed invests more into their so-called “key-industries” since 2015. The chances that might be created by FDI as well as the threats are inspected and evaluated by experts from various institutions. In addition to that a scenario analysis from the German Frauenhofer Institut presents different scenarios that show up what might happen to Germany in case China succeeds, as well as what might happen in case the strategy is a failure.
Furthermore various trade theories are presented within this thesis, such as theories from Adam Smith, David Ricardo, Raymond Vernon or Bertil Ohlin. It is presented how useful the theories are for modern intra-industrial trade inquiries and if their assumptions are realistic.
Der deutsche stationäre Einzelhandel gerät immer mehr unter Druck. Seit nunmehr fast einem Jahr bestimmt die Covid-19-Pandemie weltweit das menschliche Leben. Unter den Maßnahmen zum Schutz der deutschen Bevölkerung leidet auch die deutsche Wirtschaft. Vor allem den stationären Einzelhandel trifft es in dieser Zeit sehr. Leere Städte und geschlossene Läden sind schon fast zur Normalität geworden. Doch nicht erst seit Covid-19 erlebt der deutsche stationäre Einzelhandel finanzielle Einbußen. Fortschritte auf Gebieten der modernen Technologien wie „Big Data“ und die voranschreitende Digitalisierung kommen vor allem dem Onlinehandel, der auch von der Covid-19-Pandemie profitiert, zugute. Verbunden mit den sich verändernden Bedürfnissen der deutschen Bevölkerung an den Handel, greift der Online-Handel
den stationären Einzelhandel durch den Ausbau seiner Marktanteile an. Jedoch verspricht ein modernes, aber nicht neues Technologiegebiet dem stationären Einzelhandel Besserung. Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz könnte dem Einzelhandel dazu verhelfen, selber Gewinne
aus den anderen modernen Technologiegebieten zu erzielen, sich den veränderten Bedürfnissen des Kunden anzupassen und dem Druck des Onlinehandels stand zu halten. Die vorliegende Arbeit setzt sich mit der Bewertung des Chancenpotenzials Künstlicher Intelligenz für die Zukunft des deutschen stationären Einzelhandels auseinander. Damit wird versucht die Frage, ob der Einsatz von KI-Anwendungen dem deutschen stationären Einzelhandel dazu verhelfen wird, die oben beschriebenen Herausforderungen zu bewältigen, zu beantworten.
Um dem Leser ein fundiertes Verständnis zu vermitteln, basiert die Ermittlung des Potenzials auf einer detaillierten Erläuterung der Künstlichen Intelligenz sowie deren Fähigkeiten und Chancen, aber auch ihrer Risiken und Hürden auf dem zukünftigen Weg der Implementierung.
Auf diesem Fundament wird dann mit Hilfe einer literarischen Analyse die Bewertung vorgenommen. Bisher von der Literatur wenig berücksichtigt sind Veränderungen der Situation des deutschen stationären Einzelhandels durch die Auswirkungen der noch immer anhaltenden Covid-19-Pandemie. Die Ergebnisse der Literaturanalyse werden daher durch die Durchführung und Auswertung von Experteninterviews, als Methode der qualitativen Primärforschung,
auf Aktualität und Übereinstimmung mit Erkenntnissen aus der Praxis überprüft.
Mit Dara Kossok-Spieß, Referentin des Handelsverbands Deutschland, Niels Will und Frederic Kerber, beide im Einsatz für praxisnahe Forschungsprojekte des deutschen Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz, sind sowohl Vertreter beider Interessengruppen – der Anwendung sowie der Forschung – vertreten. Hierdurch konnten neue Erkenntnisse über die zukünftigen Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf den deutschen stationären Einzelhandelsmarkt gewonnen werden. Außerdem konnten Barrieren, die in naher Zukunft durch die Zusammenarbeit der Anwender mit der Forschung, gelöst werden müssen, damit Künstliche Intelligenz flächenübergreifend in den deutschen stationären Einzelhandel einziehen kann, ermittelt werden. Die vorliegende Arbeit richtet sich daher an alle Personen, die ein Interesse an der Bewertung des Technologiegebiets Künstlicher Intelligenz besitzen und/oder sich für die Zukunft des deutschen stationären Einzelhandels interessieren.
Packaging, as a communication tool between the end consumer and the product, influences the purchase decision process and ultimately the purchase decision of the consumer (cf. Butkeviciene et al. 2008, p.59; Mishra/Jain 2012, p.49f). Since the influence of the type of
packaging on the purchase intention has not yet been investigated, this connection will be examined more closely in this paper using the example of strained tomatoes and the corresponding target group. In addition, possible influencing factors (moderators) are to be identified and investigated, which show an additional effect on the relationship. The target group, on which the two aspects of the research question are to be examined, is defined as buyers of strained tomatoes, in the age of 20 to 35 years, who are living in Germany. An experiment was used to investigate this topic. For this purpose, an online survey was conducted using a standardized questionnaire. Three groups were formed according to the different types of packaging, to
which the subjects were assigned by a randomization function in the questionnaire. The test persons were randomly selected from the private and professional network of the researcher.
The survey period lasted approximately two weeks (11/03 – 11/14/2020). The analysis of the usable data was carried out with the analysis of variance (ANOVA) in order to check the influence of the packaging type on the purchase intention. This showed that there was no significant
correlation, but the significance level was very close to the threshold for a significant value.
The covariance analysis (ANCOVA), which was used to take into account possible further moderators(covariates), showed that the information on the packaging material have an additional effect. The other moderators could not be examined because at least one of the conditions for the calculation was not fulfilled.
Artificial intelligence (AI) is one of the most auspicious yet controversial technologies with virtually unlimited potential to solve almost all of the existential problems humanity is facing today.1 Huge resources are poured into the development, testing and application of AI that is supposed to be utilized in almost all areas of everyday life.2 It may be used to combat genetically inherited diseases, to revolutionize the economy, to bring prosperity and equality to everyone and to counter the effects of climate change.3 With AI as the enabling technology humanity may experience a better future. Today, AI capabilities can already drastically improve analytic processing tasks and algorithmic systems and have beaten humans in games such as chess.4 Yet, AI and all of its applications bring about a myriad of ethical challenges. Revolutionary weapon systems that achieve autonomy via AI and genome-editing powered by AI are just some specific examples.5 An omnipotent AI will be either the greatest or the vilest thing that has happened to humanity in its brief existence.6 However, even today more and more computational devices are connected to each other, spurring a huge increase in global data streams that can be used to further train and enhance AI systems.
The prowess of AI for executing analytic tasks paves the way for the use of AI in more and more applications. One of these applications, that shows great promise, is the use of AI in surveillance applications.7 AI surveillance applications are proliferating at a fast rate, with a number of appli-cations already being in use today.8 These applications are aimed at accomplishing a number of policy objectives, some are in accordance with basic human laws, some are definitely not and some
1 Cf. Hawking (2018). P. 183ff
2 Cf. Hawking (2018). P. 183ff.
3 Cf. Hawking (2018). P. 183ff.
4 Cf. Burton (2015). P. 1ff.
5 Cf. Hawking (2018). P. 183ff.
6 Cf. Hawking (2018). P. 183ff.
7 Cf. Feldstein (2019). P. 1.
8 Cf. Feldstein (2019). P. 1.
2
belong in the nebulous area in between lawful and unlawful.9 But what are lawful and unlawful uses of AI surveillance systems and what are their ethical implications?
This thesis will examine the ethical implications of AI based mass surveillance systems and try to answer the first central question, if it is possible to use AI based mass surveillance applica-tions in an ethical way. Furthermore, the thesis will attempt to answer the second central ques-tion and find out how the ethical use of AI based mass surveillance systems, if this ethical use is possible, materialize. Governmental agencies will be in the focus of this discussion, as their use of the technology may have bigger ethical challenges. Yet private companies will play a part as well. In an attempt to accomplish these two aims, the thesis will inspect the basics of ethics and possible ethical theories that can be utilized to answer the questions. Normative ethics will be stud-ied first with a focus on consequentialism and utilitarianism. To gain a deeper understanding of utilitarianism, act and rule utilitarianism will be compared. Afterwards, deontological theories will be the focus of the discussion with a concentration on deontological pluralism. Next, the mentioned theories will be evaluated, discussing advantages and weak spots of the theories, to assess which theory may serve as the ethical framework of this thesis and the subsequent answer to the two main questions.
The next step will be the establishment of the AI framework. This contains the definition of AI and a distinction of terms that are commonly used in the its environment such as automation and au-tonomy. The importance of data for AI will be discussed. Afterwards, the technological basis of AI will be outlined, discussing key concepts such as machine learning and deep learning. Addi-tionally, it will be examined how an AI learns. The possible uses of AI in general will be outlined in a brief fashion, blazing the trail to discussing the moral challenges of AI. Afterwards, the current pace of AI development will be studied.
In the chapter that follows, the use of AI in surveillance technology is going to be highlighted. The possible ways of how AI can be used for surveillance purposes are reviewed here, discussing facial
9 Cf. Feldstein (2019). P. 1.
3
and behavioral recognition systems, smart cities, smart policing, communications/data driven sur-veillance and their enabling technologies. Then, the global proliferation of AI surveillance systems is going to be outlined.
Subsequently, the accordance of AI surveillance with basic human laws and rights, such as the right to privacy, will be checked to find out if the law and the international framework of human rights allow for AI surveillance or at least have restrictions that would greenlight the use of AI surveillance technology. All the aspects of the thesis, especially including the selected ethical framework, will be combined in this last section in order to enable the adaptation of a framework that allows to find out, if AI surveillance systems can be ethically permissible while also creating insights how this ethical AI surveillance system must be engineered. To finish, the thesis will end with a conclusion.
Die Energiewende schreitet in Deutschland weiter voran und die im Jahr 2021 neu gewählte Bundesregierung setzt dafür deutliche Zeichen in ihrem Koalitionsvertrag. Bis 2030 sollen 80 Prozent des antizipierten Strombedarfs von 680-750 Terawattstunden (TWh) aus erneuerbaren Energien (EE) stammen.1 Insbesondere Windkraft und Solarenergie sollen in Deutschland ihre bereits sehr relevante Rolle weiterentwickeln und einen Großteil dieses Strombedarfs erzeugen. So gibt die Bundesregierung ein neues Ausbauziel von 200 Gigawatt (GW) installierter Leistung für Photovoltaik (PV) vor und möchte zwei Prozent der Landesfläche für Windenergie ausweisen. Außerdem sollen bürokratische Hürden und langwierige Genehmigungsprozess vereinfacht und reduziert werden.2
Der Ausbau der EE führt aufgrund der zunehmenden volatilen Einspeisung zu einer höheren Netzbelastung. Dadurch wiederum wird das Potenzial der regenerativen Energiequellen nicht optimal genutzt, wenn beispielsweise Windkraftanlagen (WKA) abgeregelt werden müssen.3
Ein weiterer Baustein der Energiewende und vor allem auch der Mobilitätswende stellt die Elektromobilität dar. Deutschland erlebt seit wenigen Jahren einen Markthochlauf, der sich in rasant steigenden Zulassungszahlen von Elektrofahrzeugen (eletric vehicle: EV) und dem Ausbau der deutschlandweiten Ladeinfrastruktur darstellt.4 Abbildung 1 (siehe S. 8) zeigt ein nahezu exponentielles Wachstum für neuzugelassene vollelektrische Fahrzeuge (battery electric vehicle: BEV) sowie für Plug-In-Hybride (PHEV).