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Digitale Lernszenarien in der Hochschullehre. Bedeutung und Funktion aus Sicht von Studierenden
(2021)
Bedingt durch die Coronapandemie wurde in den Informatikkursen Software Engineering und Computernetze an der Hochschule Offenburg ein Lernsetting entwickelt, das mehrere digitale Lernszenarien (Online-Sessions, Lernvideos, Wikis, Quiz, Foren und die selbst entwickelte Lernplattform MILearning) integriert. Im Wintersemester 2020/2021 fand eine Evaluierung statt, um den Einsatz der unterschiedlichen digitalen Lernszenarien in der aktuellen Situation zu bewerten und um zu entscheiden, welche Lernszenarien sinnvoll für einen Einsatz nach der Pandemie sind. Aus dem Blickwinkel des Didaktischen Designs spielen dabei die Eignung der Szenarien für die Wissensvermittlung, die Aktivierung der Studierenden und die Betreuung bei Fragen und Problemen eine wichtige Rolle. Die Ergebnisse zeigen, dass Studierende das Lernsetting intensiv nutzen und die angebotenen digitalen Lernszenarien lernförderlich kombinieren.
Bei der plattformunabhängigen Softwareentwickelt stellt sich häufig die Frage, welche Technologie am besten geeignet ist. Die vorliegende Arbeit "Vergleich von ProgressiveWebapps und Hybrid Apps für mobile Endgeräte" beschäftigt sich mit der Entscheidungsfindung zur Auswahl einer geeigneten Technologie. Stellvertretend für die Progressive Webapp-Technologie wird die Single Page Application-Technologie React.js und für die Hybrid App-Technologie Flutter verwendet. Die Anwendung Mundle, eine medizinische Enzyklopädie, dient als Beispielanwendung, die in beiden Technologien umgesetzt wird. Anhand von Qualitätskriterien werden beide Technologien bewertet und gegenübergestellt, um eine sinnvolle Entscheidung bei zukünftigen Projekten treffen zu können.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung von Full-Stack-Anwendungen im Bereich des Internets der Dinge mit JavaScript. Grundlegende Wissensbereiche, die für diese Entwicklung notwendig sind, werden vorgestellt und erklärt. Es werden ausgewählte JavaScript-Frameworks und -Interpreter im Bereich des Internets der Dinge vorgestellt, bewertet und miteinander verglichen. Mikrocontroller und Einplatinencomputer, welche von den vorgestellten JavaScript-Frameworks und -Interpretern unterstützt werden, werden vorgestellt.
Um die Entwicklung von Full-Stack-Anwendungen im Bereich des Internets der Dinge mit JavaScript bewerten zu können wird eine Anwendung zur Erfassung, Speicherung und Darstellung von Umgebungsvariablen mit Moddable SDK und dem MERN-Stack entwickelt. Vor der Entwicklung werden Anforderungen über eine Anforderungsanalyse definiert und die Anwendung konzipiert. Im Anschluss wird die Anwendung anhand der Anforderungen bewertet. Probleme, die während der Entwicklung der Anwendung auftreten, werden zusammen mit möglichen Lösungen vorgestellt und Full-Stack-Anwendungen im Bereich des Internets der Dinge mit JavaScript werden in diesem Schritt evaluiert.
JavaScript ist für die Entwicklung von Mikrocontrollern zum aktuellen Stand noch nicht ausgereift genug, jedoch bestehen aktuelle Anstrengungen die Entwicklung von JavaScript APIs für Embedded Systems zu vereinheitlichen und voranzutreiben. Dadurch hat die Entwicklung von Full-Stack-Anwendungen im Bereich des Internets der Dinge mit JavaScript Zukunftspotenzial.