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The transition from college to university can have a variety of psychological effects on students who need to cope with daily obligations by themselves in a new setting, which can result in loneliness and social isolation. Mobile technology, specifically mental health apps (MHapps), have been seen as promising solutions to assist university students who are facing these problems, however, there is little evidence around this topic. My research investigates how a mobile app can be designed to reduce social isolation and loneliness among university students. The Noneliness app is being developed to this end; it aims to create social opportunities through a quest-based gamified system in a secure and collaborative network of local users. Initial evaluations with the target audience provided evidence on how an app should be designed for this purpose. These results are presented and how they helped me to plan the further steps to reach my research goals. The paper is presented at MobileHCI 2020 Doctoral Consortium.
Soziale Roboter, die mit uns kommunizieren und menschliche Verhaltensmuster imitieren, sind ein wichtiges Zukunftsthema. Während viele Arbeiten ihr Design und ihre Akzeptanz erforschen, gibt es bislang nur wenige Untersuchungen zu ihrer Marktfähigkeit. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf dem Einsatz sozialer Roboter in den Bereichen Gesundheit und Pflege, wo die zukünftige Integration sozialer Roboter ein enormes Potenzial hat. Eine Studie mit 197 Personen aus Italien und Deutschland untersucht gewünschte Funktionalitäten und Kaufpräferenzen und berücksichtigt hierbei kulturelle Unterschiede. Dabei bestätigte sich die Wichtigkeit mehrerer Dimensionen des ALMERE-Modells (z. B. wahrgenommene Freude, Nützlichkeit und Vertrauenswürdigkeit). Die Akzeptanz korreliert stark mit der Investitionsbereitschaft. Viele ältere Personen betrachten soziale Roboter als „assistierende technische Geräte“ und erwarten, dass diese von Versicherungen und der öffentlichen Hand bezuschusst werden. Um ihren zukünftigen Einsatz zu erleichtern, sollten soziale Roboter in die Datenbanken medizinischer Hilfsmittel integriert werden.
Digital- und Medientechnik sind heute typische Bestandteile des Unterrichts. Um Lern- und Verstehensprozesse zu ermöglichen, braucht es aber vor allem das Gespräch und den Diskurs. Lernen ist ein individueller und sozialer Prozess, der nicht digital kompensiert werden kann, wenn Verstehen und nicht nur Repetition das Ziel ist. Medien und Medientechnik können Lernprozesse unterstützen, aber wir lernen im Miteinander.
Dieser Band betrachtet die beabsichtigte digitale Transformation von Schule und Unterricht aus sowohl pädagogischer wie philosophischer, aus bildungstheoretischer wie kognitionswissenschaftlicher Perspektive. Es werden praxisnah die beabsichtigte digitale Steuerung und Quantifizierung von Lernprozessen transparent gemacht und Alternativen für einen verantwortungsvollen und pädagogisch sinnvollen Einsatz von Medien- wie Digitaltechnik im Unterricht aufgezeigt. Das Ziel ist Emanzipation und Mündigkeit durch konstruktive und produktive Medienarbeit.
Bildnisverwertungsklauseln
(2022)
Complex tourism products with intangible service components are difficult to explain to potential customers. This research elaborates the use of virtual reality (VR) in the field of shore excursions. A theoretical research model based on the technology acceptance model was developed, and hypotheses were proposed. Cruise passengers were invited to test 360° excursion images on a landing page. Data was collected using an online questionnaire. Finally, data was analyzed using the PLS-SEM method. The results provide theoretical implications on technology acceptance model (TAM) research in the field of cruise tourism. Furthermore, the results and implications indicate the potential of virtual 360° shore excursion presentations for the cruise industry.
Die fortschreitende Digitalisierung der Schulen macht es möglich, die Lerndaten der Schülerinnen und Schüler in einer zentralen Cloud zu speichern. Die Befürworter versprechen sich davon eine bessere individuelle Förderung und fordern eine bundesweite Lösung, um möglichst viele Daten auswerten zu können. Die Gegner befürchten eine automatisierte Steuerung des Lernens.