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In dieser Arbeit wird ein historischer Fallbericht des bis heute weit über seine Landesgrenzen bekannten italienischen Kriminalanthropologen Cesare Lombroso (1835–1909) vorgestellt. In diesem Fallbericht wird der berüchtigte und psychisch auffällige Dieb Pietro Bersone mit Hilfe eines sog. Hydrosphygmographen überführt, einem zur damaligen Zeit neuartigen technischen Gerät, das den Puls nicht-invasiv aufzeichnen konnte. Lombroso ist vermutlich einer der ersten, wenn nicht sogar der erste, der durch den Einsatz eines solchen Geräts die Idee zum „Lügendetektor“ vorweggenommen hat. Die vorgestellte Textstelle aus Lombrosos Buch „Neue Fortschritte in den Verbrecherstudien“ ist daher ein besonderes Fundstück auch für die Geschichte der Polygraphie.

Wer sich mit dem Thema „Digitalisierung und Schule“ befasst, stellt fest, dass die Tragweite der intendierten Transformation von Bildungseinrichtungen zu möglichst automatisierten Lernfabriken durch Digitaltechnik nur von Wenigen realisiert wird. Selbst Begriffe wie „Lernen 4.0“ oder „Schule 4.0“ führen nicht dazu, die zugrunde liegenden Theorien und Automatisierungstechniken der „Industrie 4.0“-Projekte zu hinterfragen. Dann wäre sofort klar, dass diese an Technik-Geschichte und Software-Updates erinnernde Zählweise für Bildungseinrichtungen ebenso abwegig ist wie die Fiktion der Wissensproduktion.

Wer als Pädagoge und Wissenschaftler das Thema „Digitalisierung und Unterricht“ kritisch reflektiert, stellt fest, dass nur Wenige die Tragweite der schon lange beabsichtigten Transformation von Bildungseinrichtungen zu IT-konformen, algorithmisch gesteuerten Lernfabriken realisieren. Die Corona-Pandemie ist nur der aktuelle Anlass, seit langem bekannte Digitalisierungsstrategien nur schneller umzusetzen. Dabei ist der Wechsel von ursprünglich pädagogischen Prämissen als Basis von Lehr- und Lernprozessen hin zum Paradigma der datengestützte Schulentwicklung und der empirischer Bildungsforschung wesentlich. Daten und Statistik dominieren das Individuum wie das Unterrichtsgeschehen. Es bedeutet sachlogisch, möglichst viele Daten der Schülerinnen und Schüler zu sammeln, auszuwerten und zur Grundlage von Entscheidungen über Lerninhalte und -prozessen zu machen. Lehren und Lernen wird wieder einmal als, heute digital, steuerbarer Prozess behauptet, wie schon beim programmierten Lernen in den 1950er Jahren. Was sind mögliche Alternativen?

The numbers related to imaging and lighting technologies at this year's event show impressive advances over previous years. Dan Curticapean breaks them down.

In this work, we evaluate two different image clustering objectives, k-means clustering and correlation clustering, in the context of Triplet Loss induced feature space embeddings. Specifically, we train a convolutional neural network to learn discriminative features by optimizing two popular versions of the Triplet Loss in order to study their clustering properties under the assumption of noisy labels. Additionally, we propose a new, simple Triplet Loss formulation, which shows desirable properties with respect to formal clustering objectives and outperforms the existing methods. We evaluate all three Triplet loss formulations for K-means and correlation clustering on the CIFAR-10 image classification dataset.