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Akzeptanz und Vertrauen bilden zwei wichtige Aspekte, die den Einsatz eines Kategorisierungsmodells des maschinellen Lernens im Unternehmenskontext sowohl unterstützen als auch verhindern können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie und ob die Akzeptanz und darüber hinaus auch die Erklärbarkeit von Kategorisierungsmodellen erreicht werden können. Durch die Erklärbarkeit erlangt der Nutzer ein verbessertes Verständnis der Modellvorhersagen, sodass er diesen nicht blind vertrau-en muss. In dieser Arbeit werden dafür zunächst das zuvor angefertigte Modell erläu-tert und zwei Explainable AI Bibliotheken evaluiert, deren Methoden anschließend für die Erklärung von Kategorie Vorhersagen eingesetzt werden. Außerdem wird eine Di-mensionsreduktion des eingesetzten Sprachmodells untersucht. Die Dimensionalität des Sprachmodells, welches die Produktbeschreibungen abbildet, konnte um über 90% verringert werden bei einem gleichzeitigen Performanceverlust von knapp 6%. Um abschließend die Fragestellung zu beantworten, wurde ein Experten-Versuch durchgeführt, um einerseits die Auswirkungen von Erklärungen aus dem Bereich Ex-plainable AI zu untersuchen und andererseits Feedback der Experten zur Arbeit mit dem Modell zu erhalten. Die Ergebnisse zeigen, dass keine Verbesserung der Kategorisierungsergebnisse durch die Erklärungen erreicht werden konnte. Die benötigte Zeit zur Kategorisierung konnte jedoch als signifikant geringer und das Vertrauen ins Modell als gesteigert nachgewiesen werden.
Schlagwörter: Bachelorarbeit, ITscope, maschinelles Lernen, Explainable AI, Dimensionsreduktion
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Ausarbeitung einer Handlungsempfehlung zur Implementierung von Business Intelligence (BI) Software. ,,BITools sind Werkzeuge, die Auswertungsverfahren von internen und externen Unternehmensdaten, sowie quantitative Verfahren für Planungs-, Entscheidungs- und Controllingzwecke softwaremäßig für Manager bereitstellen, um Geschäftslagen, -entwicklungen und -prozesse im Unternehmen zu analysieren.“1 Zu Beginn wird ein grundlegendes Verständnis der Materie aus dem aktuellen Stand der Wissenschaft definiert. Anschließend wird eine vom Autor umgesetzte Implementierung retrospektiv bewertet. Auf Grundlage dieser Bewertung, den gesammelten Erfahrungen des Autors und der Theorie findet eine gezielte Handlungsempfehlung zur Implementierung von BI statt. Die Anfänge von Auswertungsverfahren begann in den 60er Jahren. Lenz berichtet in seinem Buch Business Intelligence von persönlichen Erfahrungen wie Daten 1964 ausgewertet wurden. Hierbei wurde durch Tabellierungen seitenlange Papierbahnen gedruckt. Papierstapel von guten 25cm Höhe wurden händisch komprimiert und dem Vorgesetzten zur Verfügung gestellt. Bis in die 90er Jahre war dies kein unübliches Vorgehen in der deutschen Wirtschaft.2 Damals wurden erste Computeranwendungen entwickelt, mit der Funktion, eine Entscheidung zu stützen. Im Jahr 1980 wurde festgestellt, dass hierfür das Wasserfallmodell als Vorgehensweise zu statisch ist, um auf die wechselnden Anforderungen an Auswertungssystemen zu reagieren. Somit wurde damals auf agiles Vorgehen und Design wie beispielsweise Scrum3 gesetzt. Ende der 80er wurden die ersten Dashboards, Scorecards und OLAP als Werkzeuge eingesetzt. Im Jahr 1990 wurden die ersten BI-Infrastrukturen entwickelt. Diese wurden bis 2006 für einzelne Abteilungen und nicht abteilungsübergreifend eingesetzt.
So far, electronic data interchange (EDI) has been primarily used by large companies. They increasingly pressure their business partners to participate in or connect to their EDI infrastructure. Companies, which do not use EDI so far, face the challenge of imple-mentation. Questions, such as the choice of the right EDI approach and the right EDI standard, have to be answered. In addition, there are often high investment costs. Small- and medium-sized enterprises (SMEs) are particularly affected due to their limited re-sources and financial means in comparison to those of large enterprises. Based on a structured literature research, information on the state of the art as well as research was consolidated and the opportunities and risks of EDI for small and medium-sized enter-prises were examined. The results show that EDI offers a variety of opportunities ranging from process optimization to competitive advantages, but that these also depend on the degree of integration. The understanding of the own benefits as well as the support of the management plays an important role for the successful adoption, implementation and integration of EDI.
Keywords: EDI, interorganizational systems, SME, system integration, data interchange
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Erstellung einer Administratoroberfläche für die Lehre bei Photovoltaik (PV)-Praktika in der virtuellen Realität (VR). Die erstellte Umgebung bietet, mittels Bildschirmspiegelungen, Möglichkeiten zur didaktischen Anleitung und Unterstützung der Studierenden. Das Thema wurde aufgrund einer bestehenden Lehranwendung in der VR bedeutungsvoll und zeigt deutliches Potenzial. Diese Lehranwendung wird bereits umfassend und verpflichtend in den Praktika eingesetzt. Sie bietet einen praxisnahen Aufbau von Solaranlagen und erhöht gefahrlos die Experimentierfreudigkeit. Mit ihr lassen sich die aufgebauten Anlagen technisch prüfen, simulieren und bewerten. Zudem werden die beiden Möglichkeiten zur Unterstützung der Studierenden beurteilt. Als Ergebnis wird die Umsetzung der nahezu automatisierten Administratorober-fläche verdeutlicht und ein Usability-Test aus den Praktika evaluiert.
Schlagwörter: Administratoroberfläche, Bildschirmspiegelung, C, Didaktik, im-mersiv, Oculus Quest 2, Photovoltaik, Python, Tkinter, virtuelle Realität
Die vorliegende Arbeit untersucht die Eigenschaft Authentizität auf der Video-Plattform TikTok als möglichen Erfolgsfaktor zur Steigerung der Markenbekanntheit. Sie beantwortet drei Forschungsfragen, welche zunächst mithilfe einer Sekundärforschung untersucht werden. Dabei wird der Begriff Markenauthentizität in Bezug auf TikTok erörtert und die Grundlagen des Social Media Marketings erforscht. Die erarbeiteten Erkenntnisse und Methoden bilden die Grundlage für die Formulierung von vier Hypothesen.
Zur Überprüfung der Hypothesen folgt im Anschluss eine empirische Forschung in Form einer Online-Umfrage, bei welchem das Unternehmen Abihome GmbH als Fallbeispiel dient. Das Unternehmen eignet sich aufgrund seiner noch ausbaufähigen Präsenz auf der Plattform TikTok für dieses Vorhaben. Die gewonnenen Daten der empirischen Studie werden mit denen der Sekundärforschung kombiniert und ausgewertet, um Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten, welche ihre Brand Awareness mithilfe eines authentischen Auftrittes auf TikTok optimieren wollen.
Die fortgeschrittene Entwicklung von AR, VR und MR ermöglichen ein
breites Anwendungsspektrum der Technologie. Das Ziel der vorliegenden
Bachelorarbeit ist es herauszufinden ob der Einsatz von AR, VR und MR
Potenzial in der innerbetrieblichen Weiterbildung in nicht produzierenden Branchen hat. Dazu wurden folgenden Forschungsfragen aufgestellt: Wird AR, VR oder MR bereits in nicht technischen Bereichen für die innerbetriebliche Weiterbildung angewendet? Welche Anforderungen müssen erfüllt sein, um MR in der innerbetrieblichen Weiterbildung einzusetzen? Unterscheiden sich die Meinungen hinsichtlich des Potenzials von MR in der innerbetrieblichen Weiterbildung von Führungskräften zu nicht Führungskräften?
Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde eine Literaturrecherche
und eine quantitative Befragung durchgeführt. AR, VR und MR in der
innerbetrieblichen Weiterbildung in nicht produzierenden Branchen sind
bereits Bestandteil in unterschiedlichen Studien. Die Literaturrecherche und die Befragung ergaben zudem, dass die Technologie bereits in unterschiedlichen nicht produzierenden Branchen angewendet wird.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Klarstellung, ob Marketing im E-Sport ein gutes Konzept darstellt und die abschließende Erstellung eines Handlungskataloges, die es Unternehmen, die im E-Sport Marketing betreiben möchten, ermöglicht dieses zu planen
und strategisch umzusetzen. Hierfür wird zunächst eine SWOT-Analyse erstellt, die einen systematischen Überblick über die gegenwärtige Marktsituation im E-Sport verschaffen soll. Anschließend erfolgt eine quantitative Studie in Form einer Umfrage, die die Demografie, das Verhalten und die Interessen der Zuschauer/innen im E-Sport aufdecken soll, sodass relevante Inhalte für den Handlungskatalog erkannt und sortiert werden können. Die SWOT-Analyse deckt dabei auf, dass der E-Sport-Markt einen hochtechnologischen Sektor mitsamt einer großen Auswahl an Werbeplattformen darstellt, die gewinnbringend eingesetzt werden können. Die empirische Forschung zeigt, dass Zuschauer/innen im E-Sport nicht nur Werbeinhalte aller Unternehmen akzeptieren, sondern diese auch verstärkt wahrnehmen, da ein hohes Interesse besteht,
den E-Sport über verschiedene Wege zu verfolgen.
Developing an intelligent chatbot that can imitate human-to-human interaction has become important in recent years. For this reason, many studies have been conducted to evaluate the quality of chatbots. Furthermore, various approaches and tools, such as sentiment analysis, have been created to improve the performance of chatbots.
This study examines previous research to identify the quality dimensions used to measure chatbots performance in order to develop a general chatbot assessment model that evaluates and compares chatbots quality. The developed evaluation model measures ten chatbot quality dimensions. This model is based on user experience. It requires human testers to interact with the chatbot to test its functioning and then a quantitative approach is used to collect data from user testing by conducting a survey with these testers. In this survey, they are instructed to evaluate the quality of the chatbot using a questionnaire that contains the items needed to evaluate each dimension.
This study also investigates whether sentiment analysis can improve the quality of chatbots and, if so, to identify the dimensions improved with sentiment analysis. For this reason, two chatbot versions are implemented using the Rasa framework (one that cannot detect sentiment and the other that analyzes sentiment and responds accordingly).
Following that, we used our evaluation model to evaluate and compare the two chatbot versions with two groups of participants by conducting a survey. In this survey, each group tested the functioning of one version. Then, both groups were instructed to use the items of the evaluation model to evaluate the version they tested. The goal of this survey was to evaluate the validity and reliability of the items used in the evaluation model to evaluate chatbots, and also to determine if sentiment analysis improved the chatbot quality by comparing survey results between the two groups. The results show that items used in the assessment model to evaluate chatbots are valid and reliable. The findings also indicate that sentiment analysis improves the chatbot’s quality. However, it improves the quality of some dimensions but not the majority of them.
Die Nutzung von Robotern hat stark zugenommen und die Wirkung auf Menschen grundlegend
verändert. Roboter wurden in unsere Gesellschaft eingeführt, jedoch berichten Studien darüber,
dass ihre soziale Rolle immer noch unklar ist (Bartneck & Hu, 2008).
Es gibt es immer mehr Filme, die das Bild von Robotern prägen, zudem gibt es immer mehr
Roboter, die in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden, zum Beispiel die Robbe Paro, die Patient:innen in Altenheimen hilft (Schneider, 2021). Auch in Einkaufszentren können Roboter
eingesetzt werden. Hierbei konnte eine Studie in Japan in einer Shopping-Mall zeigen, dass Menschen einen Roboter missbrauchen, vor allem wenn sie sich unbeobachtet fühlen (Nomura et al., 2014). Durch die zunehmende Präsenz von Robotern geriet dieses Phänomen des Robot-
Abuse zunehmend in den wissenschaftlichen Fokus.
Thematisch lässt sich der Gegenstand dieser Abschlussarbeit in ebendiesen Bereich von Robot-
Abuse einordnen, denn sie bezieht sich explizit auf das Empathieverhalten der
Teilnehmer:innen der in dieser Arbeit durchgeführten Studie während eines beobachteten
Robotermissbrauchs. Dabei wird zusätzlich betrachtet, wie sich der Grad der
Anthropomorphisierung auswirkt und wie er wahrgenommen wird. Zudem werden die
unterschiedlichen Wahrnehmungen der Geschlechter betrachtet. Vor diesem Hintergrund soll folgende Forschungsfrage beantwortet werden: Gibt es einen Unterschied im Empathieempfinden in Bezug auf das Geschlecht? Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es dabei,
die Unterschiede im Empathieverhalten bei Robotern mit verschiedenen Graden der
Anthropomorphisierung während eines nonverbalen Robotermissbrauchs zu untersuchen und
einen Überblick über die vorhandene Literatur zu schaffen.
Dafür wird eine Onlinestudie mit einem 2x3-Between-Subjects-Design durchgeführt. In der
Studie werden drei Roboter verwendet: NAO, MiRo-E und der Staubsaugroboter Kobold. Die Teilnehmer:innen sehen eines von drei selbst erstellten Videos, in denen der jeweilige Roboter
getreten wird. Zudem wurde eine Literaturrecherche zu den Themen Anthropomorphismus,
Robot-Abuse, Geschlechterunterschiede und Empathie durchgeführt, um die theoretische Herleitung zu erläutern und aufzuarbeiten.
In dieser Bachelorarbeit werden dafür zunächst die relevanten theoretischen Grundlagen
betrachtet. Diesbezüglich werden in Kapitel 2 die Begriffe Anthropomorphismus, Robot-Abuse,
Geschlechterunterschiede und Empathie erläutert. Anschließend werden die Ergebnisse ausführlich aufgezeigt und diskutiert. Zum Schluss wird in einem Fazit die Eingrenzung dieser
Studie und ein Ausblick auf eine weitere Studie aufgezeigt.
Das Ziel der Arbeit ist die Weiterentwicklung der bestehenden Webapplikation WirHelfen. Basierend auf dem aktuellen Konzept wird eine mobile Applikation in Form einer Nachbarschaftshilfe erstellt. Das Ziel der Bachelorarbeit ist es ein Konzept so wie
ein Grobentwurf einer mobilen Applikation zu schaffen.
Die bestehende Webapplikation WirHelfen wurde erstmals 2021 veröffentlicht. Als ehrenamtlicher Mitarbeiter und Mitglied der gemeinnützigen Organisation WirHelfen, war ich verantwortlich für die erste Konzeptionierung der aktuellen Webapplikation.
Sowohl bei der Konzeption als auch bei der Entwicklung und Umsetzung war ich beteiligt.
Für die Bachelorarbeit wurde eine eigene Architektur entwickelt, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden.
Die mobile Applikation wurde anhand der klassischen sechs Schritten der Softwarearchitektur umgesetzt.
Mit der gemeinnützigen Organisationen WirHelfen wurden zu Anfang die
Anforderungen an die mobile Applikation festgelegt.
Während der Konzept- und Designphase wurden zwei Tests Sessions an den Prototypen durchgeführt. Der erste Test ist eine heuristische Evaluation und wurde zusammen mit Expert*innen durchgeführt. Der zweite Test war ein Usability-Test und wurde mit
Nutzer*innen durchgeführt. Anhand des Expertentestes wurde der Prototyp verbessert und die Mobile Applikation umgesetzt. Weitere Verbesserungen an der mobilen Applikation wurden nach dem Usability-Test durchgeführt.
Die bestehende mobile Applikation wird in Zukunft auf dem Android Marktplatz sowie dem Apple Store zur Verfügung stehen.
Die Digitalisierung des deutschen Gesundheitswesens ist im direkten Vergleich zu anderen Branchen und Gesundheitswesen deutlich im Rückstand. Ursachen für diesen Rückstand sollten identifiziert werden, um aus den gefundenen Faktoren Handlungsempfehlungen zu entwickeln, die dabei helfen sollen künftige Digitalisierungsprojekte effizienter zu gestalten. Zur Identifizierung wurde zunächst eine unstrukturierte Literaturrecherche durchgeführt, gefolgt von Experteninterviews, die den eigentlichen Kern der Arbeit darstellen. Die ausgewählten Probanden stellen Beteiligten des Projektes elektronische Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung dar, dessen Projektverlauf evaluiert wurde, um aus den Herausforderungen zu lernen.
Durch die immer weiter voranschreitende Digitalisierung sind, nicht nur Nutzer:innen
sozialer Medien, kaum noch Grenzen gesetzt. Hier stehen erhebliche Nutzungspotenziale
digitaler Technologien, nahezu unerforschten Auswirkungen, auf die Anwender:innen,
gegenüber (Netzwerk Stiftungen und Bildung, 2021).
Die Zahlen der Social Media Nutzer:innen steigen. Derweil verzeichnet sich, unter den
beliebtesten Social Media Plattformen, zu meist in der jüngeren Altersgruppe, der Großteil
der Anwender:innen (ARD & ZDF, zitiert nach de.statista.com, 2021). Während die
Methoden der Designer:innen immer weiter ausgereift werden und sich dabei neuester
Erkenntnisse der Psychologie und Verhaltensforschung bedienen. So wird unter dem
Begriff Dark Patterns beschrieben, dass sich Designer:innen Wissen über menschliches
Verhalten und die Wünsche der Anwender:innen zu Nutze machen, um dezeptive Funktionalitäten
zu implementieren, die nicht im Interesse der Anwender:innen liegen (Gray,
Kou, Battles, Hoggatt & Toombs, 2018).
In den Bildungsbereichen fehlt es jedoch bisher, vor Allem in Bezug auf Selbstbestimmung
im digitalen Anwendungskontext, an Konzepten zur Auseinandersetzung mit den
Auswirkungen von Dark Patterns auf die persönliche bzw. selbstbestimmte Nutzung.
In diesem Zusammenhang ist das Ziel der vorliegenden Arbeit die Erarbeitung eines
Workshop Konzepts, zur problemorientierten Diskussion von Dark Patterns, unter adoleszenten
Anwender:innen und deren Förderung im selbstbestimmten Umgang mit Social
Media.
Zudem folgt in diesem Rahmen eine qualitative Erhebung, um zu erfassen, ob die Teilnehmer:
innen fähig sind sich mit der Thematik Dark Patterns auseinanderzusetzen und
in der Lage sind Lösungsansätze zu entwickeln, um den Auswirkungen von Dark Patterns
entgegenzuwirken und die eigene selbstbestimmte Social Media Nutzung zu fördern.
Stichworte des Autors:
Dark Patterns, Social Media, digitale Selbsbestimmung, Workshop Konzept, Qualitative
Erhebung
In the course of this thesis, an overview will be given on which way developers can guide
users into acting environmentally friendly without the users realizing they are being
nudged. In the last couple of years, our private and work-life have been more and more
shifted away from reality into a digital context. Since the start of the Covid – 19 pandemic
in 2019, even more aspects of everyday life have been shifted to an online context, one
of them being groceries shopping. Even though online groceries shopping is not yet
common in Germany, there is a trend toward the online purchase of groceries visible.
This can be seen as a possibility to tackle another challenge the world is facing, the
climate crisis. One reason for the climate crisis is mindless consumption and purchasing
of too much food. This paper aims to combine the need for more aware consumption
with the newly rising trend of online supermarkets. Furthermore, a supermarket will be
provided to show if the implementation of environmentally–friendly nudges is technically
possible. To eventually prove the effectiveness of a nudge, it needs to be tested.
Keywords: Nudging, Environment, Online supermarkets
Die Corona-Pandemie veränderte auch nach der zweijährigen Dauer viele Aspekte des alttäglichen Lebens. Hand in Hand mit gesellschaftlichen Einschränkungen, die in der Allgemeinheit für Unmut sorgte und die Wirtschaft erschütterte, stellt sie auch einen Meilenstein in der Sammlung und Auswertung medizinischer Daten weltweit dar. Die umfassende Dokumentation und Bekanntgabe täglicher Daten wie Infektionszahlen, Hospitalisierungs- und Sterberate durch weltbekannte Organisationen wie das Robert-Koch-Institut oder die World Health Organisation bieten eine noch nie gebotene Forschungsgrundlage. So riefen diverse Organisationen und Regierungen dazu auf, diese Datenmenge zu nutzen, um Zusammenhänge zu erschließen, die dabei helfen können, diese Pandemie und auch zukünftige Notstände schneller und effizienter bewältigen zu können.
Zu diesem Zweck bietet sich eine Untersuchung und Auswertung mit Hilfe von maschinellem Lernen an. So können Klassifikationsmodelle verwendetet werden, um zuverlässige Diagnosen zu stellen und Clustering Algorithmen, um neue Zusammenhänge aus den Daten zu erschließen. Allerdings bleibt ein Problem bei der Nutzung von maschinellem Lernen: Die Modelle müssen nicht nur funktionieren und akkurate Vorhersagen treffen, sondern allen voran, verständlich und erklärbar sein. Denn gerade im Gesundheitswesen ist es von höchster Wichtigkeit, die Ergebnisse und Diagnosen auch belegen zu können, denn dies schafft Vertrauen in die Technik.
Mit dem wachsenden Konsum elektronischer Mobilgeräte steigen auch die Gefahrenpotenziale, welche aus den in ihnen enthaltenen Lithium-Ionen-Batterien resultieren. Ob bei der Sortierung von Batterien in Recyclinghöfen, oder bei Sicherheitskontrollen an Flughäfen: Die Nachfrage der autonomen Erkennung von Batterien in elektronischem Müll oder Gepäck der Passagiere steigt.
In der vorliegenden Bachelorarbeit wird deshalb der aktuelle Stand der Technik folgender Thematik dargelegt: Erkennung und Klassifizierung elektronischer Mobilgeräte sowie der darin enthaltenen Batterien auf X-Ray-Aufnahmen mittels Transfer Learning. Zunächst wird dabei auf die aktuellen Möglichkeiten im Bereich Machine Learning, sowie letzte Veröffentlichungen bzgl. ähnlicher Thematik eingegangen. Um den Stand der Technik zu verbessern, werden daraufhin mehrere Versuche mit dem aktuell präzisesten Machine-Learning-Modell zur Echtzeit-Objekterkennung „YOLOv5“ und einem umfassenden Datensatz namens „HiXray“ durchgeführt. Der Gebrauch vom Konzept Transfer Learning und dessen Effekt auf die Versuchsreihe wird im Laufe der Arbeit immer wieder angeschnitten. Die Ergebnisse des Experiments zeigen: Mit YOLOv5 ist zwar noch keine vollständig autonome Erkennung elektronischer Mobilgeräte und derer Batterien auf X-Ray-Aufnahmen möglich, jedoch konnte unter Nutzung von Transfer Learning der Stand der Technik verbessert werden. Weitere Forschung in diesem Bereich könnten diese aber bereits in naher Zukunft ermöglichen, wodurch Sicherheitsrisiken minimiert und diverse Prozesse an Sicherheitskontrollen oder Recyclinghöfen automatisiert werden könnten.
Schlagwörter: Objekterkennung, X-Ray, Mobilgeräte, Lithium-Ionen-Batterie, Transfer Learning, Recycling, Sicherheit, YOLOv5
Längsschnittuntersuchung des Konsumentenverhaltens im Online- Lebensmittelhandel in Deutschland
(2022)
Kurzfassung
Das Ziel in der vorliegenden Arbeit ist es zu untersuchen, inwiefern sich das
Konsumentenverhalten im Online-Lebensmittelhandel seit 2016 gewandelt
hat. Dazu wird folgende Forschungsfrage gestellt: Hat sich das Interesse
daran, Lebensmittel online zu bestellen, im Vergleich von 2016 zu 2022
verändert? Ferner soll zusätzlich untersucht werden, wie hoch das
Interesse der zu dieser Arbeit Befragten ist, Lebensmittel online zu
erwerben und ob es auch einen Zusammenhang zur Covid-19-Pandemie
gibt. Um diese Forschungsfragen zu untersuchen, wurde eine quantitative
Untersuchung durchgeführt. Es wurde unter anderem mit den hier
gewonnenen Daten eine Längsschnittuntersuchung durchgeführt, die zur
Grundlage die Daten aus einer Masterarbeit aus dem Jahr 2016 hat. Die
Ergebnisse dieser Untersuchung sind, dass das Interesse im Allgemeinen
gestiegen ist, Lebensmittel online zu bestellen und auch schon deutlich
mehr Menschen Erfahrungen mit den Dienstleistungen aus diesem Bereich
gesammelt haben.
Entwicklung von Lernszenarien im schulischen Kontext zur Teilhabe an Citizen Science Projekten
(2022)
Abstract
The following work deals with an approach to solve a frequently cited problem in Citizen Science, the lack of knowledge of citizens for effective participation. A frequently named solution is the targeted promotion of the participants to meet the demands of research. This is also the topic of this work.
The resulting trainings are to be integrated into the school context and are titled as learning scenarios, each of which deals with selected competencies. Thus, a collection of learning scenarios is created, to enable learners without previous experience to develop their own measuring stations and to work on their own research questions.
For this, purpose, a procedure model is used, which was further evaluated with this work, which represents the design phase of the Design Science Research process. The evaluation of a part of the learning scenarios was conducted together with 2 groups of learners and 5 individual teachers. The evaluation with learners consisted of a self-assessment and an evaluation of the learning scenarios. With the teachers, personal interviews took place.
The most important results are the created learning scenarios as well as the evaluation of them and the idea. Furthermore, the evaluation shows that learners can develop an interest in the content by doing it.
From the results, it can be concluded that both schools and science can benefit from the development of joint projects. The process model used was once again confirmed.
Es konnte in dieser Arbeit festgestellt werden, das Relationship Marketing eher eine Akzentuierung
des traditionellen Marketing darstellt und aufgrund der Inkonsistenzen in den einzelnen Ansätzen
kein neues Marketing Paradigma darstellt. Wenn Relationship Marketing sich zu einem neuem
Marketing Paradigma entwickeln soll, dann muss vor allen Dingen die Erschaffung von Werten, der
Verlauf von Beziehungen und deren Entstehung im Vordergrund stehen. Um den evolutorischen
Weg des Relationship Marketing voranzutreiben und im Vertrauensmanagement Kundenbindungen
zu beschreiben, wurde eine im E-Commerce gültige Typologie erstellt, welche qualitative
Ausprägung der Kundenbindung durch die Antezedenz Variable Vertrauen beschreibt. Den Beleg
der Existenz einer solchen Typologie brachte das im Verlauf dieser Abschlussarbeit entwickelte
Messinstrumentes einer qualitativen Ausprägung mittels Vertrauen. In der folgenden Diskussion
konnte zudem gezeigt werden, dass die Typologie in die drei wichtigsten Denkrichtungen des
Relationship Marketing integriert werden kann und somit eine Methode zur Ermittlung qualitativer
Ausprägungen der Kundenbindung im jetzigen Verständnis von Relationship Marketing darstellt.
Vergleich von Logistischer Regression und Deep Learning bei der Vorhersage von Schlaganfällen
(2022)
Die Bachelorarbeit befasst sich mit dem Vergleich von Logistischer
Regression und Deep Learning bei der Vorhersage von Schlaganfällen
hinsichtlich der Frage, ob in einer binären Klassifikationsaufgabe die
komplexe und aufwändige Methode des Deep Learnings sich bei
Anwendung auf kleine tabellarische Datensätze bewährt oder ob
Logistische Regression als Basismodell des Maschinellen Lernens
effizienter ist. Methodisch werden folgende Schritte ausgeführt:
Beschreibung beider Modelle, Durchführung der Datenvorbereitung unter
Verwendung des „Stroke Prediction Dataset“ von Kaggle, Implementierung
beider Methoden mit dem gleichen angepassten Datensatz. Der
abschließende Vergleich benennt als Fazit die Unterschiede in den
Ergebnissen und Voraussetzungen für den sinnvollen Einsatz beider
Methoden. Eine Schlussfolgerung angesichts der geringen
Ergebnisunterschiede hinsichtlich der Prognosegenauigkeit der
Schlaganfallrisikos dürfte sein, dass Deep Learning, um ökonomisch
sinnvoll bei tabellarischen in kleineren Datensätzen eingesetzt zu werden, aktuell noch nicht genügend bessere Ergebnisse vorweist.
Für Firmen spielt Kundensegmentierung zur Verbesserung ihrer
Absatzmöglichkeiten eine zunehmend größere Rolle. Dabei zeigt sich die Wahl der optimalen Methode zur Datenanalyse und Kundensegmentierung aus vielfältigen Gründen als entscheidende Voraussetzung für den Erfolg.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, am Beispiel des Datensatzes aus dem Bereich des E-Commerce Customer Segmentation zu untersuchen, ob die Anwendung von Deep Learning gegenüber den dort mit klassischem Machine Learning durchgeführten Segmentierungen bessere Ergebnisse erzielt. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es, Kriterien für die optimale Methodenwahl näher zu bestimmen. Dazu ist es erforderlich, beim Datensatz die gleiche Datenvorverarbeitung wie in der Referenzarbeit zu verwenden, um die Ergebnisse des Deep Learning Modells mit jenen des Machine Learning Modells vergleichbar zu machen.
Der Vergleich ergab, dass die Performance beim Deep Learning Verfahren
mittig zwischen den Ergebnissen der anderen Machine Learning Algorithmen liegt. Die Performance ist den klassischen Machine Learning Verfahren bei der
hier vorhandenen Größe des Datensatzes nicht überlegen. Daraus folgt, dass bei ähnlicher Performance die sonstigen Voraussetzungen der Methoden, wie zum Beispiel die Komplexität der Netzwerkarchitektur, die Trainingsgeschwindigkeit und die Hardwarevoraussetzungen, eine
entscheidende Rolle spielen. Die Erörterung verschiedener weiterer Methoden des Deep Learning deutet darauf hin, dass der Aufwand, damit gute Ergebnisse bei heterogenen Daten der Kundensegmentierung zu erreichen, noch nicht überzeugt.
In recent years, the healthcare industry has increasingly relied on modern technologies.
Conventional methods are supported by Big Data methods or are being
investigated in the research. Has Big Data become more relevant in medicine in recent years? What does the future look like? In which medical subject area is Big Data being applied? These questions will be clarified during the thesis. In the first part, the usage of Big Data in medicine is shown and then, by using a bibliometric analysis, the importance and development of Big Data in medicine is presented.
Afterwards, there is a discussion of the results followed with a summary and the future perspective. This thesis gives an overview about the currently technological possibilities and the potentials of Big Data in healthcare and medicine.
Digital technology is increasingly becoming a part of life and culture in society, and it must be consciously designed for the long-term benefit of humanity. Today, information systems are designed to do more than fulfill human duties or complete tasks. A widely adopted approach is a system design that focuses on the positive aspects of human-technology interaction. Positive computing is a design paradigm gaining traction because it emphasizes the importance of well-being as a bold goal to be implemented in system design. In this dissertation, technology design is part of an intergenerational environment aiming to facilitate information sharing regarding global startup innovation. Nevertheless, much of the research focuses on how technology can be used to facilitate intergenerational collaboration. On the other hand, very little is known about how technology can be "positively" designed to promote intergenerational innovation. Therefore, this dissertation applied Design Science Research (DSR) to inform and guide the creation of design principles through the lens of positive computing. The study results provide a holistic picture of the numerous barriers, well-being factors, competing concerns, and competencies that have been encountered in the context of intergenerational innovation and their implications. This dissertation is presented as a cumulative dissertation, answering three research questions divided into seven studies, consisting of nine articles.
In this study, we looked at the competencies and changes in the competency spectrum required for global start-ups in the digital age. Specifically, we explored intergenerational collaboration as an intervention in which experienced business-people from senior adult groups support young entrepreneurs. We conducted a Delphi study with 20 experts from different disciplines, considering the study context. The results of this study shed light on understanding the necessary competencies of entrepreneurs for intergenerationally supported start-up innovation by providing 27 competencies categorized as follows: intergenerational safety facilitation, cultural awareness, virtues for growth, effectual creativity, technical expertise, responsive teamwork, values-based organization, and sustainable network development. In addition, the study results also reveal the competency priorities and the minimum requirements for each competency group based on the global innovation process and can be used to develop a readiness assessment for start-up entrepreneurs.
In this document a reliable data streaming mechanism for a TDMA LPWAN application is developed by adapting a link layer solution for power line communication, published at the International Symposium on Power Line Communications and its Applications (ISPLC) 2015. A C++ implementation of the services link layer is provided and demonstrated
working at a packet error rate of 50%.
This work aims to generate synthetic electromyographic (EMG) signals using Generative Adversarial Network (GAN). GANs are considered as one of the most exciting and promising approaches in deep learning [6], offering the possibility to generate artificial data based on real data. GAN consists of two main parts, a discriminator that attempts to differentiate between the generated data and the original data, and a generator that tries to fool the discriminator by generating data which looks like real data, the GAN works by staging a two-player
minimax game between generator and discriminator networks. To achieve the objective of generating realistic artificial electromyographic signals, two different architectures are considered for the generator and the discriminator networks of the GAN model: Long short-term memory (LSTM), which can avoid the long-term dependency problem and remembers information over a long period of time, and convolutional neural network (CNN), which is a powerful tool at automatic feature extraction. Different combinations of CNN and LSTM including hybrid model are experimented within the GAN using the same training data-set. The results and performances of each combination are compared and reviewed. The generated artificial EMG signals can be used to
simulate real muscle activity situations to for example improve muscle signal controlled prostheses using artificial data that may include conditions that does not exist in real data. This method of artificial data generation is not limited to EMG signals, the network can also be used to generate other synthetic biomedical signals such as electroencephalogram (EEG) or electrocardiogram (ECG) that can be practically used for testing algorithms and classifiers.
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
Prediction of movement onset and direction based on muscle activity during reaching movements
(2021)
Electromyography as a technology allows one to be able to measure muscle activity, which in turn can be used to detect movement direction and onset. The process for this classification problem often involves a multitude of various extracted features and classification techniques, that differ a lot across different scientific papers. This thesis analyzed different features and classifiers and tackled a center out reaching task to determine a good workflow for classifying
arm movement direction. The data was recorded with 6 sEMG electrodes
placed on the upper arm of 5 healthy participants.
The different experiments show good classification accuracy of over 96 % in a reaching task with 16 targets placed in a circle within reaching distance. The results also show that the classification accuracy did not differ a lot between features. The individual EMG channels also display high correlation, which suggests a possible reduction in necessary electrodes. Classification accuracy
before movement onset also only dropped by 2 % compared to the accuracy of the whole time window of a reaching motion. This seems especially vital to ensure proper support via prosthesis or orthesis for people with heavily impaired movement.
Analyse von Unsicherheiten künstlicher neuronaler Netze und Integration in die Objektverfolgung
(2022)
Over the last few years, the development of assistance systems for motor vehicles has shifted from comfort functions to control tasks. Increasingly, these control tasks are also being transferred to semi-autonomous systems. One safety-critical aspect is the correct and reliable observation of the immediate environment by the vehicle. These observations can be used, among other things, to set up models for tracking objects. Due to recent research, topics such as uncertainties for object detections and the calibration of artificial neural networks are now emerging.
The goal of this work is to investigate the possibility of processing positional uncertainties of a detector in a multiple object tracking approach and the eects on the tracking of objects. Additionally, the calibration of the used detector will be evaluated and corrected if necessary. The eects of the calibration on the tracking results will also be investigated in this context. After an investigation of the procedure used to generate the position uncertainties of the detector, a connection to the multiple object tracking was made and an approach to process the uncertainties based on a Kalman filter was developed. The confidence of the detections was also remodeled. For this purpose, the confidence was interpreted as the existence probability and processed using a Bayes Filter to reflect the existence of the tracks. In addition, appropriate calibration methods for the position uncertainties and confidence were selected and incorporated into the tracking procedure. The validation of the presented approaches was performed on a data set for driving situations.
The evaluation of the results showed that a processing of the position uncertainties generated by a detector is feasible in the presented tracking approach. The interpretation of the confidence as existence probability leads to good results. Calibration of the confidence further improves the results. However, the calibration of the position uncertainties led to worse results. Further inves-tigation of other calibration methods for the position uncertainties is needed.
Keywords: Multiple Object Tracking, Kalman Filter, Neural Network Calibration
This study aims to determine the competing concerns of people interested in startup development and entrepreneurship by using topic modeling and sentiment analysis on a social question-and-answer (SQA) website. Understanding the underlying concerns of startup entrepreneurs is critical to society and economic growth. Therefore, greater scientific support for entrepreneurship remains necessary, including data mining from virtual social communities. In this study, an SQA platform was used to identify the sentiment of thirty concerns of people interested in startup entrepreneurship. Based on topic modeling and sentiment analysis of 18819 inquiries in various forums on an SQA, we identified additional questions about founder figures, keys to success, and the location of a startup. In addition, we found that general questions were rated more positively, especially when it came to pitching, finding good sources, disruptive innovation, idea generation, and marketing advice. On average, the identified concerns were considered 48.9 percent positive, 41 percent neutral, and 10.1 percent negative. This research establishes a critical foundation for future research and development of digital startups by outlining a variety of different concerns associated with startup development in the digital age.
This study proposes a framework for the collaborative development of global start-up innovators in a multigenerational digital environment. Intergenerational collaboration has been identified as a strategy to support entrepreneurs during their formative years. However, integrating and fostering intergenerational collaboration remains elusive. Therefore, this study aims to identify competencies for successful global start- ups through intergenerational knowledge transfer. We used a systematic literature review to identify a competency set consisting of growth virtues, effectual creativity, technical domain, responsive teamwork, values-based organization, sustainable networking, cultural awareness, and facilitating intergenerational safety. The competency framework serves as a foundation for knowledge management research on the global innovation readiness of people to collaborate across generations in the digital age.
So far, researchers have used a wellbeing-centered approach to catalyze successful intergenerational collaboration (IGC) in innovative activities. However, due to the subject’s multidisciplinary nature, there is still a dearth of comprehensive research devoted to constructing the IGC system. Thus, the purpose of this study is to fill a research void by providing a conceptual framework for information technology (IT) system designers to use as a jumping-off point for designing an IGC system with a wellbeing-oriented design. A systematic literature study was conducted to identify relevant terms and develop a conceptual framework based on a review of 75 selected scientific papers. The result consists of prominent thematic linkages and a conceptual framework related to design technology for IGC systems. The conceptual framework provides a comprehensive overview of IGC systems in the innovation process by identifying five barrier dimensions and using six wellbeing determinants as IGC catalysts. Moreover, this study discusses future directions for research on IGC systems. This study offers a novel contribution by shifting the technology design process from an age-based design approach to wellbeing-driven IGC systems. Additional avenues for investigation were revealed through the analysis of the study’s findings.
Proceedings of DELFI Workshops 2021
13.09.2021
Dortmund (Online), Deutschland
Public transportation will become highly automated in the future, and at some point, human drivers are no longer necessary. Today many people are skeptical about such scenarios of autonomous public transport (abbr.: APT). In this paper, we assess users’ subjective priority of different factors that lead to personal acceptance or rejection of APT using an adapted online version of the Q-Methodology with 44 participants. We found four prototypical attitudes to which subgroups of participants relate: 1) technical enthusiasts, 2) social skeptics, 3) service-oriented non-enthusiasts, and 4) technology-oriented non-enthusiasts. We provide an unconventional perspective on APT acceptance that helps practitioners prioritize design requirements and communicate, targeting users’ specific attitudes.
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.
This Paper presents a new service-learning setting based on the collaboration of engineering students and people with disabilities. The implementation at a German university is described and first results from two years of experience are shown. The objective of this case study is to show a transferable best practice concept with impact.
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.
The present bachelor theses discusses the creation process of a framework for the sys-tematic analysis of twitter posts regarding their sentiment. The result is an application, which links and uses the covered theoretical approaches for text classification.
The task of object detection in the automotive sector can be performed by evaluating various
sensor data. The evaluation of LiDAR data for the detection of objects is a special challenge for
which systems with neural networks can be used. These neural networks are trained by means of a
data set. If you want to use the net with your own recordings or another data set, it is important
to know how well these systems work in combination with data from another sensor. This allows
the results to be estimated in advance and compared with the results of previous experiments.
In this work the sensor dependence of a LiDAR based object recognition with neural networks
will be analysed. The detector used in this work is PointRCNN [1], which was designed for the
KITTI dataset [2]. To check the sensor dependency, the ’AEV Autonomous Driving Dataset’
(A2D2) dataset [3] was selected as a further dataset. After an introduction to PointRCNN and its
functionality, the data of both datasets are analysed. Then the data of the second dataset will be
ported into the format of the KITTI dataset so that they can be used with PointRCNN. Through
experiments with varying combinations of training and validation data it shall be investigated to
what extent trained models can be transferred to other sensor data or datasets. Therefore, it shall
be investigated how strong the dependence of the detector (PointRCNN) on the used sensors is.
The results show that PointRCNN can be evaluated with a different dataset than the training
dataset while still being able to detect objects. The point density of the datasets plays a decisive
role for the quality of the detection. Therefore it can be said that PointRCNN has a sensor
dependency that varies with the nature of the point cloud and its density.
Keywords: LiDAR data, 3D object recognition, laser scanner, sensor dependency, PointRCNN,
PointNet++, PointNet, KITTI Dataset, AEV Autonomous Driving Dataset, A2D2 Dataset
Learning the German language is one of the most critical challenges for refugee children in Germany. It is a prerequisite to allow communication and integration into the educational system. To solve the underlying problem, we conceptualized a set of principles for the design of language learning systems to support collaboration between teachers and refugee children, using a Design Science Research approach. The proposed design principles offer functional and non-functional requirements of systems, including the integration of open educational resources, different media types to develop visual and audio narratives that can be linked to the cultural and social background. This study also illustrates the use of the proposed design principles by providing a working prototype of a learning system. In this, refugee children can learn the language collaboratively and with freely accessible learning resources. Furthermore, we discuss the proposed design principles with various socio-technical aspects of the well-being determinants to promote a positive system design for different cultural and generational settings. Overall, despite some limitations, the implemented design principles can optimize the potential of open educational resources for the research context and derive further recommendations for further research.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist die Konzeption eines neuen Ansatzes − die Positive Co-Creation −, der die Elemente des Positive Computing in die Co-Creation integriert. Dafür wurden in einer Literaturanalyse die bestehenden Schwachstellen der Co-Creation herausgearbeitet, um anschließend die Vorteile des Positive Computing aufzuzeigen. Nach der Entwicklung eines spezifischen Modells der Positive Co-Creation, inklusive der verwendeten Methoden und deren Auswirkungen auf die Wohlbefindensfaktoren, wurde das Modell anhand von Experteninterviews evaluiert und verbessert. Das Ergebnis dieser Arbeit ist ein theoretisches Modell der Positive Co-Creation, welches den Prozess vollständig abbildet und einen Ansatzpunkt für eine praktische Umsetzung bildet. Dieser Ansatz ist gut geeignet, um bestehende Co-Creation-Prozesse anhand von Technologien um die Aspekte des Wohlbefindens zu erweitern.
Researchers have previously utilized the advantages of a design driven by well-being and intergenerational collaboration (IGC) for successful innovation. Unfortunately, scant information exists regarding barrier dimensions and correlated design solutions in the information systems (IS) domain, which can serve as a starting point for a design oriented toward well-being in an IGC system. Therefore, in this study, we applied the positive computing approach to guide our analysis in a systematic literature review and developed a framework oriented toward well-being for a system with a multi-generational team. Our study contributes to the IS community by providing five dimensions of barriers to IGC and the corresponding well-being determinants for positive system design. In addition, we propose further research directions to close the research gap based on the review outcomes.
Globalization and information technology enable people to join the movement of global citizenship and work without borders. However, different type of barriers existed that could affect collaboration in today’s work environment, in which different generations are involved. Although researchers have identified several technical barriers to intergenerational collaboration (iGOAL), the influence of cultural diversity on iGOAL has rarely been studied. Therefore, using a quantitative study approach, this paper investigates the impact of differences in cultural background on perceived technical and operational barriers to iGOAL. Our study reveals six barriers to IGC that are perceived differently by culturally diverse people (CDP) and non-CDP. Furthermore, CDP can foster IGC because CDP consider the barriers to be of less of a reason to avoid working with different generations than do non-CDP.
Enabling decentral collaborative innovation processes -a web based real time collaboration platform
(2018)
The main goal of this paper is to define a collaborative innovation process as well as a supporting tool. It is motivated through the increasing competition on global markets and the resultant propagation of decentralized projects with a high demand of innovative collaboration in global contexts. It bases on a project accomplished by the author group. A detailed literature review and the action design research methodology of the project led to an enhanced process model for decentral collaborative innovation processes and a basic realization of a browser based real time tool to enable these processes.The initial evaluation in a practical distributed setting has shown that the created tool is a useful way to support collaborative innovation processes.
Vor dem Hintergrund globaler Vernetzung, Digitalisierung und Big Data geht das Excel-Zeitalter seinem Ende entgegen. Neue Technologien versprechen eine höhere Effizienz und Effektivität des Controllings. Die Veränderungen umfassen dabei alle Aufgabenbereiche des Controllings – allerdings mit unterschiedlicher Geschwindigkeit und differenzierten Lösungsansätzen. Der vorliegende Beitrag untersucht drei Technologien, die im Controlling derzeit besonders stark diskutiert werden: Robotic Process Automation, Predictive Analytics und Künstliche Intelligenz. Im Rahmen eines Forschungsseminars an der Hochschule Ruhr West in Mülheim a.d.R. wurden dazu 57 Führungskräfte aus Controlling und Rechnungswesen befragt. Über 75% der befragten Unternehmen halten die Digitalisierung für wichtig, mehr als die Hälfte (52%) beabsichtigen, eine oder mehrere der drei untersuchten Technologien in den nächsten drei Jahren neu einzusetzen. In den Aufgabenbereichen ist bislang vor allem das Reporting digital unterstützt, in der Strategischen Planung und im Risikomanagement ist dagegen die Digitalisierung gering. Wesentliche Hindernisse sehen die Befragten im fehlenden Know-How und mangelnder Veränderungsbereitschaft.
Open Educational Resources (OER) intend to support access to education for everyone. However, this potential is not fully exploited due to various barriers in the production, distribution and the use of OER. In this paper, we present requirements and recommendations for systems for global OER authoring. These requirements as well as the system itself aim at helping creators of OER to overcome typical obstacles such as lack of technical skills, different types of devices and systems as well as the cultural differences in cross-border-collaboration. The system can be used collaboratively to create OER and supports multi-languages for localization. Our paper contributes to facilitate global, collaborative e-Learning and design of authoring platforms by identifying key requirements for OER authoring in a global context.
DamokleS 4.0
(2019)
Dieser interne Bericht beschreibt die Zielsetzung, Durchführung und Auswertung des Projektes Damokles 4.0. Das Projekt zielt darauf ab, neue, digitale Technologien in die Schwerindustrie einzuführen um Produktionsprozesse zu modernisieren. Unter Einsatz neuer Technologien, insbesondere mobiler Geräte, soll ein cyberphyiskalisches System (CPS) eine kontextbasierte und künstlich intelligente Unterstützung der Mitarbeiter in den Bereichen der Schwerindustrie ermöglichen. Hierzu werden typische Anwendungsfälle und die damit verbundenen Szenarien zur Unterstützung der Mitarbeiter auf Basis von neuen, flexiblen, adaptiven und mobilen Technologien, wie Augmented Reality und künstlicher Intelligenz, modelliert. Um den Prototypen einer AR-Anwendung und einer kamerabasierte Personenverfolgung zu entwickeln, hat die Hochschule Ruhr West im kleinen Technikum am Campus Bottrop eine entsprechende industrielle Umgebung simuliert. Die Projektergebnisse zeigen die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Softwareansätze und die Ergebnisse einer Untersuchung der psychologischen Einflüsse auf die Mitarbeiter.
Digital transformation is a process of digitizing the working and living environment in which people are at the center of digitization. In this paper, we present a personas-based guideline for system developers on how the humanization of digital transformation integrates into the design process. The proposed guideline uses the positive personas from the beginning as a basis for the transformation of the working environment into the digital form. We used the literature research as a preliminary study for the process of wellbeing-driven digital transformation design, consisting of questions for structuring the required information in the positive personas as well as a potential method that could be integrated into the wellbeing-based design process.
Why Should the Q-method Be Integrated Into the Design Science Research? A Systematic Mapping Study
(2019)
The Q-method has been utilized over time in various areas, including information systems. In this study, we used a systematic mapping to illustrate how the Q-method was applied within Information Systems (IS) community and proposing towards integration of Q-method into the Design Sciences Research (DSR) process as a tool for future research DSR-based IS studies. In this mapping study, we collected peer-reviewed journals from Basket-of-Eight journals and the digital library of the Association for Information Systems (AIS). Then we grouped the publications according to the process of DSR, and different variables for preparing Q-method from IS publications. We found that the potential of the Q-methodology can be used to support each main research stage of DSR processes and can serve as the useful tool to evaluate a system in the IS topic of system analysis and design
The virtual classroom continues to grow, but it is becoming more and more the norm, and it is fundamentally different from the vocational students at the Indonesian university. With the promised benefits of the virtual classroom, many challenges and difficulties come in the implementation. Although there are already successful design principles for virtual classrooms that support organizations in overcoming the challenges, the approach to implementing the design principles of virtual classroom at the vocational higher education in Indonesia is still lacking. In this study, we aim to answer the research gap and used the design sciences research by interviewing the lecturers to design the solutions. The proposed design approaches were implemented in a course and evaluated with students from two different groups. Overall, the evaluation of the proposed approaches shows1 significant results as an indicator of the benefits of the implementation of a virtual classroom for vocational students in Indonesia.
The adoption of Open Educational Resources (OER) can support collaboration and knowledge sharing. One of the main areas of the usage OER is the internationalization, i.e., the use in a global context. However, the globally distributed co-creation of digital materials is still low. Therefore, we identify essential barriers, in particular for co-authoring of OER in global environments. We use a design science research method to introduce a barrier framework for co-authoring OER in global settings and propose a wellbeing-based system design constructed from the barrier framework for OER co-authoring tool. We describe how positive computing concepts can be used to overcome barriers, emphasizing design that promotes the author's sense of competence, relatedness, and autonomy.