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Einleitung
(2019)
Aufgrund der zunehmenden Bedeutung von E-Prüfungen an Hochschulen und Universitäten werden Lösungen benötigt, die eine einfache, schnelle und sichere Nutzung von bestehenden Poolräumen für verschiedene Prüfungsszenarien ermöglichen. Das Projekt bwLehrpool hat in der Vergangenheit gezeigt, dass mit Hilfe von Virtualisierung eine große Anzahl an unterschiedlichen, individualisierten Lehrumgebungen flexibel und räumlich unabhängig verteilt werden kann. Im nächsten Schritt sollen nun Erweiterungen entwickelt werden, die diese Flexibilität auch für elektronische Prüfungen nutzbar macht. Dabei gilt es vor allem, die Vorteile, wie z.B. die Nutzung von Softwareunterstützung für realitätsnahe Aufgabenstellungen, mit der Notwendigkeit nach größtmöglicher Sicherheit und schneller Umrüstzeit der Infrastruktur in Einklang zu bringen. Um den aktuellen Entwicklungsstand zu testen, wurde im Wintersemester 2015/2016 an der Hochschule Offenburg eine E-Prüfung unter bwLehrpool durch über 140 Studierende durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Anforderungen bisher erfolgreich umgesetzt werden konnten, allerdings noch mehr manueller Aufwand nötig ist, als gewünscht. Der Ablauf soll in Zukunft weiter vereinfacht und verstetigt werden.
Machine Learning als Schlüsseltechnologie für Digitalisierung: Wie funktioniert maschinelles Lernen?
(2019)
In diesem Beitrag werden grundlegende Aspekte und Methoden der Data Science erläutert. Nach dem Vorgehensmodell CRISP-DM sind in den Phasen Data Unterstanding und Data Preparation vor allem Verfahren der Datenselektion, Datenvorverarbeitung und der explorativen Datenanalyse anzuwenden. Beim Modeling, der Hauptaufgabe der Data Science, kann man überwachte und unüberwachte Methoden sowie Reinforcement Learning unterscheiden. Auf die Evaluation der Güte eines Modells anhand von Qualitätsmaßen wird anschließend eingegangen. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf weitere Themen wie Cognitive Computing.
Data Science gilt als eine der wichtigsten Entwicklungen der letzten
Jahre und viele Unternehmen sehen in Data Science die Möglichkeit,
ihre Daten zusätzlich wertschöpfend zu nutzen. Dabei kann es sich um
die Optimierung von Maintenance-Prozessen handeln, um eine bessere
Steuerung der eigenen Preis- und Lagerhaltungsstrategie oder auch
um völlig neue Services und Produkte, die durch Data Science möglich
werden. Die im Unternehmen vorliegenden Daten, an die so hohe Erwartungen
geknüpft wurden, sollen dazu genutzt werden, um Services
und Prozesse effizienter und passgenauer gestalten zu können. Vielfach
gilt Data Science dabei als Allheilmittel: Daten, die über Jahre hinweg
gesammelt wurden und mit zunehmender Geschwindigkeit und Heterogenität
anfallen, sollen endlich nutzbar gemacht werden. Zwar sind die
eingesetzten Techniken und Algorithmen teilweise schon zehn Jahre und
mehr alt, doch erst jetzt entfalten sie im Zusammenspiel mit Big Data
ihr Potenzial im Unternehmensumfeld. Die Erwartungen sind hoch, doch
der Weg zu den neuen Erkenntnissen ist mit hohem Aufwand verbunden
und wird von einigen Unternehmen noch immer unterschätzt.
Für Unternehmen mit einem traditionellen BI-Ansatz stellt Data Science
ein ergänzendes Set von Methoden und Werkzeugen dar, mit deren Hilfe
die Informationsversorgung der Entscheider auf den verschiedenen
hierarchischen Ebenen noch besser gestaltet werden kann. So zum Beispiel,
wenn man mit Data Science feststellt, dass die Wahrscheinlichkeit
für einen Versicherungsabschluss steigt, wenn bei der Auswahl der
anzusprechenden Kunden zusätzliche Daten herangezogen werden, die
zwar bereits vorliegen, aber noch nicht berücksichtigt worden sind. Im
Extremfall werden auch Entscheidungen vollständig automatisiert, die
bisher von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern getroffen wurden. Ein Algorithmus
legt dann fest, wann Ware nachbestellt oder welcher Preis für
den Endkunden festgesetzt wird.
Im vorliegenden E-Book soll ein Überblick über das Gebiet Data Science
gegeben werden. Dabei wird ein besonderes Augenmerk auf das Zusammenspiel
sowie das Mit- und Nebeneinander von Data Science und vorhandenen
BI-Systemen gelegt.
Seit den ersten Projekten der 90er Jahre arbeiten Hochschulen daran, geeignete Servicestrukturen für E-Learning zu etablieren, die die erforderliche technische, didaktische und organisatorische Unterstützung hochschulweit zur Verfügung stellen. Ging es zunächst darum, Services überhaupt dauerhaft zu sichern, steht heute die Frage des „wie“ im Vordergrund. Dabei wird am Bereich E-Learning ein eigentlich viel allgemeineres Problem deutlich: Die bisher überwiegende Organisation der Hochschule nach funktionellen Einheiten stößt an ihre Grenzen. Wir schlagen eine stärker prozessorientierte Sichtweise vor, analog zu Entwicklungen bei der Organisation von Unternehmen.
Im Projekt bwLehrpool wurde ein verteiltes System für die flexible Nutzung von Rechnerpools durch Desktop-Virtualisierung entwickelt. Auf Basis eines zentral gebooteten Linux- Grundsystems können beliebige virtualisierbare Betriebssysteme für Lehrund Prüfungszwecke zentral bereitgestellt und lokal auf den Maschinen aus-gewählt werden. Die verschiedenen Ar- beitsumgebungen müssen nicht mehr auf den PCs installiert werden und erlauben so eine multifunktionale Nutzung von PCs und Räumen für vielfältige Lehrund Lernszenarien sowie für elektronische Prüfungen. bwLehrpool abstrahiert von der PC-Hardware vor Ort und ermöglicht den Dozenten die eigene Gestaltung und Verwaltung ihrer Softwareumgebungen als Self-Service. Darüber hinaus fördert bwLehrpool den hochschulübergreifenden Austausch von Kursumgebungen.