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Der niedersächsische Landtag entscheidet bei der Diskussion und Abstimmung über die drei genannten Anträge über mehr als nur die Verteilung der Investitionsmittel aus dem „Digitalpakt Schule“. Es geht um grundsätzliche Fragen: Wer bestimmt über Lehrinhalte an staatlichen Schulen und über eingesetzte (Medien-)Technik? Bleibt die Bildungspolitik des Landes dem Anspruch und Recht der Schülerinnen und Schüler nach individueller Bildung und Persönlichkeitsentwicklung verpflichtet, wie es in der Landesverfassung (§1(4)) und im Niedersächsischen Schulgesetz (§2 Bildungsauftrag, NschG) steht? Vermitteln öffentliche Schulen weiterhin eine fundierte Allgemeinbildung als Grundlage sozialer Teilhabe in demokratischen Gemeinschaften? Oder setzen sich Wirtschaftsverbände und IT-Lobbyisten durch, die für mehr und den immer früheren Einsatz von digitalen Endgeräten in Bildungseinrichtungen eintreten? Die „Programmieren bereits in der KiTa“ fordern und Schulen mit „leistungsstarken WLAN ausleuchten“ wollen (CDU/SPD-An-trag), ohne über Strahlung auch nur nachzudenken? Werden Schulen qua Landtagsbeschluss zu Ausbildungsstätten und Berufsvorbereitung (Münch, 2018, 177) – oder nicht?
Dabei ist wissenschaftlich belegt, dass die Qualität von Schule und Unterricht gerade nicht an Medientechnik gekoppelt ist. Entscheidend sind immer qualifizierte Lehrpersönlichkeiten, ein gut strukturierter, altersgerechter Unterricht und der soziale Umgang miteinander. (Studien von Hattie, Telekom, OECD u.a.) Lehren und Lernen sind individuelle und soziale Prozesse, keine technisch steuerbaren Abläufe. Unberücksichtigt bleiben inden Anträgen sowohl die historischen Belege des Scheiterns von Medientechnik (Pias) wie bereits gegenläufige Entwicklungen aus den USA. Kinder in (teuren) Privatschulenwerden wieder von realen Lehrerinnen und Lehrern unterrichtet und genießen den „Luxus menschlicher Interaktion“. Bildschirme sind dort aus den Schulen verbannt, während Kinder an öffentlichen Schulen an Tablets ohne LehrerInnen lernen müssen (Bowles, 2018).
Der niedersächsische Landtag entscheidet bei diesen Anträgen also darüber, ob bereits gescheiterte IT-Konzepte aus den USA wiederholt werden oder ob eine Diskussionüber sinnvolle und pädagogisch fundierte Medienkonzepte für Schulen eröffnet wird, die nicht auf Digitaltechnik verkürzt werden darf. Wer also bestimmt über Lehrinhalte und Medientechnik an Schulen? Die IT-Wirtschaft und Vertreter der Daten-Ökonomie, die Lehrangebote digitalisieren und privatisieren wollen? Oder entscheiden Volksvertreter, nach pädagogischer Expertise, die den Schülerinnen und Schülern verpflichtet sind?
Scheuklappen statt Weitblick
(2019)
Der bildungsferne Campus
(2019)
During the day-to-day exploitation of localization systems in mines, the technical staff tends to incorrectly rearrange radio equipment: positions of devices may not be accurately marked on a map or their positions may not correspond to the truth. This situation may lead to positioning inaccuracies and errors in the operation of the localization system.This paper presents two Bayesian algorithms for the automatic corrections of positions of the equipment on the map using trajectories restored by the inertial measurement units mounted to mobile objects, like pedestrians and vehicles. As a basis, a predefined map of the mine represented as undirected weighted graph was used as input. The algorithms were implemented using the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) approach.The results prove that both methods are capable to detect misplacement of access points and to provide corresponding corrections. The discrete Bayesian filter outperforms the unscented Kalman filter, which, however, requires more computational power.
This paper presents an extended version of a previously published Bayesian algorithm for the automatic correction of the positions of the equipment on the map with simultaneous mobile object trajectory localization (SLAM) in underground mine environment represented by undirected graph. The proposed extended SLAM algorithm requires much less preliminary data on possible equipment positions and uses an additional resample move algorithm to significantly improve the overall performance.
Finding clusters in high dimensional data is a challenging research problem. Subspace clustering algorithms aim to find clusters in all possible subspaces of the dataset where, a subspace is the subset of dimensions of the data. But exponential increase in the number of subspaces with the dimensionality of data renders most of the algorithms inefficient as well as ineffective. Moreover, these algorithms have ingrained data dependency in the clustering process, thus, parallelization becomes difficult and inefficient. SUBSCALE is a recent subspace clustering algorithm which is scalable with the dimensions and contains independent processing steps which can be exploited through parallelism. In this paper, we aim to leverage, firstly, the computational power of widely available multi-core processors to improve the runtime performance of the SUBSCALE algorithm. The experimental evaluation has shown linear speedup. Secondly, we are developing an approach using graphics processing units (GPUs) for fine-grained data parallelism to accelerate the computation further. First tests of the GPU implementation show very promising results.
Finding clusters in high dimensional data is a challenging research problem. Subspace clustering algorithms aim to find clusters in all possible subspaces of the dataset, where a subspace is a subset of dimensions of the data. But the exponential increase in the number of subspaces with the dimensionality of data renders most of the algorithms inefficient as well as ineffective. Moreover, these algorithms have ingrained data dependency in the clustering process, which means that parallelization becomes difficult and inefficient. SUBSCALE is a recent subspace clustering algorithm which is scalable with the dimensions and contains independent processing steps which can be exploited through parallelism. In this paper, we aim to leverage the computational power of widely available multi-core processors to improve the runtime performance of the SUBSCALE algorithm. The experimental evaluation shows linear speedup. Moreover, we develop an approach using graphics processing units (GPUs) for fine-grained data parallelism to accelerate the computation further. First tests of the GPU implementation show very promising results.