Refine
Year of publication
Document Type
- Master's Thesis (208) (remove)
Has Fulltext
- yes (208)
Is part of the Bibliography
- no (208)
Keywords
- IT-Sicherheit (10)
- E-Learning (7)
- Maschinelles Lernen (7)
- Deep learning (6)
- Internet der Dinge (5)
- Künstliche Intelligenz (5)
- Marketing (5)
- Social Media (5)
- Computersicherheit (4)
- Internet of Things (4)
Institute
- Fakultät Medien und Informationswesen (M+I) (bis 21.04.2021) (57)
- Fakultät Medien (M) (ab 22.04.2021) (55)
- Fakultät Maschinenbau und Verfahrenstechnik (M+V) (40)
- Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019) (34)
- Fakultät Wirtschaft (W) (15)
- Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik (E+I) (bis 03/2019) (13)
- ivESK - Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (5)
- INES - Institut für nachhaltige Energiesysteme (4)
- IDEeP - Institute for Digital Engineering and Production (ab 12.10.2022) (1)
- IUAS - Institute for Unmanned Aerial Systems (1)
Open Access
- Closed Access (101)
- Closed (75)
- Open Access (32)
- Diamond (6)
Mit Hilfe eines Präzisionsmessplatzes soll es ermöglicht werden, automatisierte Tests mit optischen Distanzsensoren der Firma SICK durchzuführen. Hierbei handelt es sich um applikationsbezogene Vergleichsmessungen. Für die Realisierung einer erweiterbaren, automatischen Ansteuerung wird mit LabVIEW eine Software entwickelt, die unterschiedliche Distanzsensoren für Displacement Anwendungen (kurze Reichweite) einbindet. Zur Bewertung von Sensoren werden unterschiedliche Messmodi bereitgestellt. Hierbei werden motorisierte Linearachsen angesteuert, wodurch dynamische 2D-, bzw. 3D Messungen von unterschiedlichen Materialproben ermöglicht werden. Außerdem können Messergebnisse verschiedener Materialproben visuell verglichen werden. Des Weiteren besteht die Möglichkeit, aufgenommene Messdaten zu exportieren.
Mit der realisierten Ansteuerungssoftware ist es möglich, in Zukunft Mitarbeiter der global agierenden Sales & Service Units ressourcenschonend und in einem anwendungsbezogenen Kontext in die Benutzung und Bewertung von Dis-placementsensoren einzuarbeiten. Für diese Maßnahme der betrieblichen Weiterbildung ist eine Lerneinheit konzipiert. Hier geht es hauptsächlich darum, dass Mitarbeiter die Eigenschaften und Konfigurationsmöglichkeiten von Displacementsensoren verstehen und für unterschiedliche Testobjekte anwenden. Für die Lerneinheit sind Unterrichtsmaterialien erstellt sowie ein vollständiger Unterrichtsentwurf erarbeitet. Der Unterrichtsentwurf orientiert sich an dem Perspektivenschema nach Klafki (vgl. 1994, S. 270ff.).
Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Grundlagen zu Multi-Agenten-Systemen in der Industrie. Der Begriff “Industrie 4.0“ wird eingeführt und es wird eingehend auf die Potentiale und Herausforderungen diesbezüglich eingegangen. Außerdem wird ein Überblick über aktuelle Entwicklungen und Ansätze zur Entwicklung von sogenannten autonomen Agenten gegeben. Diese werden auch im Hinblick auf die Themen Holonic Manufacturing und Multi-Agenten-System besprochen. Im praktischen Teil der Arbeit wird ein System bestehend aus vier BDI-Agenten ntwickelt, um einen beispielhaften Geschäftsprozess zu bearbeiten. Die Entwicklung basiert dabei auf Java und dem Jadex Agenten-Framework. Es wird gezeigt, dass sich damit autonome BDI-Agenten umsetzen lassen, die über Rechnergrenzen hinweg koordiniert werden können.
Im Rahmen dieser Masterarbeit soll ein Radträger für ein Leichtbaufahrzeug entwickelt werden. Dieser soll ein niedriges Gewicht sowie eine hohe Steifigkeit aufweisen und fertigbar sein.
Dabei wird über einen iterativen Prozess aus Simulation, Topologieoptimierung und Neukonstruktion ein neues Radträgerdesign entwickelt.
Zu Beginn der Arbeit wird auf die wissenschaftlichen Grundlagen eingegangen. Dabei spielen vor allem das Thema Leichtbau sowie die finite Elemente Methode eine Rolle. Es wird auf Prinzipien der Konstruktion eingegangen, um das Bauteil fertigungsgerecht und auch effizient zu gestalten.
Im nächsten Kapitel wird der aktuelle Stand der Technik genauer untersucht. Hierbei wird der Entwicklungsprozess der aktuellen Radträger-Varianten untersucht und diese mittels FEM nachgerechnet. Zuvor werden noch die für die Simulation benötigten wirkenden Kräfte berechnet und Plausibilitätstests durchgeführt, bei denen Computersimulationen mit realen Messwerten auf deren Richtigkeit überprüft werden.
In den letzten Kapiteln geht es um die Entwicklung des Radträgers. Hier werden einige Konzepte entwickelt und mittels FEM-Simulationen getestet. Durch den Einsatz von Topologieoptimierungen wird versucht, das Gewicht des Radträgers bei gleichbleibender Steifigkeit zu senken.
As e-commerce platforms have grown in popularity, new difficulties have emerged, such as the growing use of bots—automated programs—to engage with e-commerce websites. Even though some algorithms are helpful, others are malicious and can seriously hurt e-commerce platforms by making fictitious purchases, posting fictitious evaluations, and gaining control of user accounts. Therefore, the development of more effective and precise bot identification systems is urgently needed to stop such actions. This thesis proposes a methodology for detecting bots in E-commerce using machine learning algorithms such as K-nearest neighbors, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, and Neural Network. The purpose of the research is to assess and contrast the output of these machine learning methods. The suggested approach will be based on data that is readily accessible to the public, and the study’s focus will be on the research of bots in e-commerce.
The purpose of the study is to provide an overview of bots in e-commerce, as well as information on the different kinds and traits of bots, as well as current research on bots in e-commerce and associated work on bot detection in e-commerce. The research also seeks to create a more precise and effective bot detection system as well as find critical factors in detecting bots in e-commerce.
This research is significant because it sheds light on the increasing issue of bots in e-commerce and the requirement for more effective bot detection systems. The suggested approach for using machine learning algorithms to identify bots in ecommerce can give e-commerce platforms a more precise and effective bot detection system to stop malicious bot activities. The study’s results can also be used to create a more effective bot detection system and pinpoint key elements in detecting bots in e-commerce.
Das Thema dieser Masterthesis lautet „Camera Stream Solution – Marktübersicht, Lösungsansätze, Prototyp“. Mit dieser Arbeit wird eine Videostreaming-Lösung für die Herrenknecht-Plattform CONNECTED realisiert. Dabei geht es um die Bildschirmaufnahme von Navigations- und Steuerungsbildschirmen auf Tunnelbohrmaschinen und die Übertragung dieser Aufnahmen in die Cloud. Letztlich wird ermöglicht die Aufnahmen in nahezu Echtzeit als Videostream in einem Videoplayer wiederzugeben.
Zu Beginn werden die Grundlagen zur Datenübertragung im Internet sowie zum Streaming erläutert. Im Anschluss wird eine Marktübersicht verschiedener Streaming-Komponenten gegeben sowie einige Lösungsansätze vorgestellt und anhand ausgewählter Kriterien verglichen. Im nächsten Schritt wird die Implementierung eines Prototyps behandelt. Dieser nutzt unter anderem ffmpeg für die Bildschirmaufnahme und die Kodierung sowie die Streaming-Protokolle RTMP (Real Time Messaging Protocol) und HLS (HTTP Live Streaming). Zur Realisierung der Architektur gehört auch die Entwicklung einer REST-API und eines REST-Clients in C#.
Mit dem Projekt wird eine „echte“ Streaming-Lösung für die Kundenplattform CONNECTED entwickelt, die einen Videostream mit 24 Bildern pro Sekunde bietet, um die bisherige Darstellung von Screenshots auf der Plattform zu ersetzen.
Die vorliegende Masterthesis analysiert die Anwendungsbereiche und Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT im Social-Media-Marketing sowie die Vorteile, aber auch die möglichen Herausforderungen, die sich aus dem Einsatz von ChatGPT in diesem Bereich ergeben. In einer Ära, in der Künstliche Intelligenz, kurz KI, zunehmend die Marketinglandschaft prägt, wird die Integration von ChatGPT in Social-Media-Strategien immer bedeutsamer. Der Fokus liegt dabei auf der Identifizierung von vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT in folgenden potenziellen Bereichen: Content Marketing, Kundenkommunikation, Influencer Marketing und Community Management.
Die Zielsetzung besteht darin, die Auswirkungen und Potenziale von ChatGPT auf die Effizienz, Relevanz und Qualität von Social-Media-Marketing zu bewerten. Die Forschungsmethodik basiert auf einer umfassenden Literaturrecherche und Experteninterviews, um Erkenntnisse über Best Practices und Herausforderungen beim Einsatz von ChatGPT zu gewinnen.
Die Ergebnisse dieser Arbeit bieten wertvolle Einblicke für Marketingexperten und Unternehmen, die die Integration von ChatGPT in ihre Social-Media-Strategien in Betracht ziehen. Diese Kurzfassung liefert einen Überblick über die wichtigsten Aspekte dieser Forschung und die erzielten Erkenntnisse, die die Zukunft des Social-Media-Marketing maßgeblich beeinflussen können. Die Erkenntnisse aus der Literaturrecherche, der Auswertung der Experteninterviews sowie die Gegenüberstellung der Ergebnisse dieser beiden Forschungsmethoden zeigen, dass der Einsatz von ChatGPT im Kontext von Social-Media-Marketing vor allem bei der Arbeit mit textlichen Inhalten sinnvoll, effizient und ressourcensparend sein kann, z.B. bei der Ideengenerierung, Korrektur, Übersetzung, Zusammenfassung oder der Erstellung erster Textvorlagen. In allen anderen Bereichen fungiert ChatGPT vor allem als Rat- und Ideengeber sowie als Informationsquelle, deren Wahrheitsgehalt jedoch stets überprüft werden sollte.
Aufgrund der Dynamik und der stetigen Weiterentwicklung des Feldes der KI sollte in Zukunft weitere Forschung in diesem Bereich betrieben werden.
Organizations striving to achieve success in the long term must have a positive brand image which will have direct implications on the business. In the face of the rising cyber threats and intense competition, maintaining a threat-free domain is an important aspect of preserving that image in today's internet world. Domain names are often near-synonyms for brand names for numerous companies. There are likely thousands of domains that try to impersonate the big companies in a bid to trap unsuspecting users, usually falling prey to attacks such as phishing or watering hole. Because domain names are important for organizations for running their business online, they are also particularly vulnerable to misuse by malicious actors. So, how can you ensure that your domain name is protected while still protecting your brand identity? Brand Monitoring, for example, may assist. The term "Brand Monitoring" applies only to keep tabs on an organization's brand performance, reception, and overall online presence through various online channels and platforms [1]. There has been a rise in the need of maintaining one's domain clear of any linkages to malicious activities as the threat environment has expanded. Since attackers are targeting domain names of organizations and luring unsuspecting users to visit malicious websites, domain monitoring becomes an important aspect. Another important aspect of brand abuse is how attackers leverage brand logos in creating fake and phishing web pages. In this Master Thesis, we try to solve the problem of classification of impersonated domains using rule-based and machine learning algorithms and automation of domain monitoring. We first use a rule-based classifier and Machine Learning algorithms to classify the domains gathered into two buckets – "Parked" and "Non-Parked". In the project's second phase, we will deploy object detection models (Scale Invariant Feature Transform - SIFT and Multi-Template Matching – MTM) to detect brand logos from the domains of interest.
Server Side Rendering (SSR), Single Page Application (SPA), and Static Site Generation (SSG) are the three most popular ways of making modern Web applications today. If we go deep into these processes, this can be helpful for the developers and clients. Developers benefit since they do not need to learn other programming languages and can instead utilize their own experience to build different kinds of Web applications; for example, a developer can use only JavaScript in the three approaches. On the other hand, clients can give their users a better experience.
This Master Thesis’s purpose was to compare these processes with a demo application for each and give users a solid understanding of which process they should follow. We discussed the step-by-step process of making three applications in the above mentioned categories. Then we compared those based on criteria such as performance, security, Search Engine Optimization, developer preference, learning curve, content and purpose of the Web, user interface, and user experience. It also talked about the technologies such as JavaScript, React, Node.js, and Next.js, and why and where to use them. The goals we specified before the program creation were fulfilled and can be validated by comparing the solutions we gave for user problems, which was the application’s primary purpose.
Die Vision vom "Internet der Dinge" prägt seit Jahren Forschung und Entwicklung, wenn es um smarte Technologien und die Vernetzung von Geräten geht. In der Zukunft wird die reale Welt zunehmend mit dem Internet verknüpft, wodurch zahlreiche Gegenstände (Dinge) des normalen Alltags dazu befähigt werden, zu interagieren und sowohl online als auch autark zu kommunizieren. Viele Branchen wie Medizin, Automobilbau, Energieversorgung und Unterhaltungselektronik sind gleichermaßen betroffen, wodurch trotz Risiken auch neues wirtschaftliches Potential entsteht. Im Bereich "Connected Home" sind bereits Lösungen vorhanden, mittels intelligenter Vernetzung von Haushaltsgeräten und Sensoren, die Lebensqualität in den eigenen vier Wänden zu erhöhen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Thread Protokoll; einer neuen Technologie zur Integration mehrerer Kommunikationsschnittstellen innerhalb eines Netzwerks. Darüber hinaus wird die Implementierung auf Netzwerkebene (Network Layer) vorgestellt, sowie aufbereitete Informationen bezüglich verwendeter Technologien dargestellt.
The goal of this thesis is to thoroughly investigate the concepts of stand-alone and decarbonization of optical fiber networks. Because of their dependability, fast speed, and capacity, optical fiber networks are vital inmodern telecommunications. Their considerable energy consumption and carbon emissions, on the other hand, constitute a danger to global sustainability objectives and must be addressed.
The first section of the thesis presents a summary of the current state of optical fiber networks, their
components, and the energy consumption connected with them. This part also goes over the difficulties of lowering energy usage and carbon emissions while preserving network performance and dependability.
The second section of the thesis focuses on the stand-alone idea, which entails powering the optical fiber network with renewable energy sources and energy-efficient technology. This section investigates and explores the possibilities of renewable energy sources like solar and wind power to power the network. It also investigates energy-efficient technologies like virtualization and cloud computing, as well as their potential to minimize network energy usage.
The third section of the thesis focuses on the notion of decarbonization, which entails lowering carbon emissions linked with the optical fiber network. This section looks at various carbon-reduction measures, such as employing low-carbon energy sources and improving energy efficiency. It also covers the relevance of carbon offsets and the difficulties associated with adopting decarbonization measures in the context of optical fiber networks.
The fourth section of the thesis compares the ideas of stand-alone and decarbonization. It investigates the advantages and disadvantages of each strategy, as well as their potential to minimize energy consumption and carbon emissions in optical fiber networks. It also explores the difficulties in applying these notions as well as potential hurdles to their wider adoption.
Finally, the need of addressing the energy consumption and carbon emissions connected with optical fiber networks is emphasized in this thesis.
It outlines important obstacles and potential impediments to adopting these initiatives and gives insights into potential ways for decreasing them.
It also makes suggestions for further study in this area.
Conceptualization and implementation of automated optimization methods for private 5G networks
(2023)
Today’s companies are adjusting to the new connectivity realities. New applications require more bandwidth, lower latency, and higher reliability as industries become more distributed and autonomous. Private 5th Generation (5G) networks known as 5G Non-Public Networks (5G-NPN), is a novel 3rd Generation Partnership Project (3GPP)- based 5G network that can deliver seamless and dedicated wireless access for a particular industrial use case by providing the mentioned application’s requirements. To meet these requirements, several radio-related aspects and network parameters should be considered. In many cases, the behavior of the link connection may vary based on wireless conditions, available network resources, and User Equipment (UE) requirements. Furthermore, Optimizing these networks can be a complex task due to the large number of network parameters and KPIs that need to be considered. For these reasons, traditional solutions and static network configuration are not affordable or simply impossible. Despite the existence of papers in the literature that address several optimization methods for cellular networks in industrial scenarios, more insight into these existing but complex or unknown methods is needed.
In this thesis, a series of optimization methods were implemented to deliver an optimal configuration solution for a 5G private network. To facilitate this implementation, a testing system was implemented. This system enables remote control over the UE and 5G network, establishment of a test environment, extraction of relevant KPI reports from both UE and network sides, assessment of test results and KPIs, and effective utilization of the optimization and sampling techniques.
The research highlights the advantageous aspects of automated testing by using OFAT, Simulated Annealing, and Random Forest Regressor methods. With OFAT, as a common sampling method, a sensitivity analysis and an impact of each single parameter variation on the performance of the network were revealed. With Simulated Annealing, an optimal solution with MSE of roughly 10 was revealed. And, in the Random Forest Regressor, it was seen that this method presented a significant advantage over the simulated annealing method by providing substantial benefits in time efficiency due to its machine- learning capability. Additionally, it was seen that by providing a larger dataset or using some other machine-learning techniques, the solution might be more accurate.
Die durch den Konsumenten intensive Nutzung des Smartphones im Alltag sowie der fortwährend technologische Wandel erzeugen eine Abwanderung der Konsumenten in die Onlinewelt. Das infolgedessen zunehmend veränderte Konsumentenverhalten zwingt Unternehmen, ihre Kommunikationskanäle anzupassen sowie zu überdenken, um so bestmöglich mit ihren Kunden zu interagieren. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der Thematik des Conversational Commerce, einem derzeit noch jungen Trend innerhalb des E-Commerce.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine fundierte Wissensgrundlage zum Gebiet Conversational Commerce zu schaffen, einschließlich den wichtigsten, damit in Verbindung stehenden Begriffen.
Als Einstieg in das Thema wird zu Beginn der Arbeit die Entwicklung des E-Commerce, hinsichtlich der Transformation dessen durch die Digitalisierung, thematisiert sowie auf die Marktentwicklung von Messaging Applikationen eingegangen. Neben der Unterteilung in text- und sprachbasierte Dialogsysteme, sprich Bots und Sprachassistenten, sollen die derzeit aktuell am Markt befindlichen Systeme vorgestellt und detailliert erläutert werden. Darüber hinaus werden diese anhand ihrer unterschiedlichen Typologien klassifiziert.
Anhand der Einbindung zweier Studien zum Thema Conversational Commerce sowie der Untersuchung dreier Chat Applikationen, soll nicht nur der künftige Einsatz von messaging-basierter Kommunikation geprüft, sondern auch, der für den Kunden und das Unternehmen entsprechende Mehrwert herausgearbeitet werden. Zusätzlich setzt sich die Arbeit mit den Herausforderungen aus Kunden-, Anbieter- und Händlersicht auseinander. Die daraus resultierenden Ergebnisse führen zu einem abschließenden Gesamtfazit dieser Arbeit.
Data Mining of the Edge
(2016)
Kleine, intelligente Systeme prägen zunehmend unsere Umwelt, dass sogenannte Internet of Things wird immer mehr Teil unseres Alltages. Diese Geräte sind immer mehr dazu in der Lage Daten aufzunehmen und zu verarbeiten. Doch wie jede Technische Revolution, führt auch der Ausbau des IoT zu neuen Herausforderungen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Bewertung der Qualität von verschiedenen Data Mining Frameworks im Edge Bereich, die Erstellung mehrere Demonstatoren eines Edge Szenario Aufbaus sowie deren Evaluation.
Decarbonisation Strategies in Energy Systems Modelling: APV and e-tractors as Flexibility Assets
(2023)
This work presents an analysis of the impact of introducing Agrophotovoltaic technologies and electric tractors into Germany’s energy system. Agrophotovoltaics involves installing photovoltaic systems in agricultural areas, allowing for dual usage of the land for both energy generation and food production. Electric tractors, which are agricultural machinery powered by electric motors, can also function as energy storage units, providing flexibility to the grid. The analysis includes a sensitivity study to understand how the availability of agricultural land influences Agrophotovoltaic investments, followed by the examination of various scenarios that involve converting diesel tractors to electric tractors. These scenarios are based on the current CO2 emission reduction targets set by the German Government, aiming for a 65% reduction below 1990 levels by 2030 and achieving zero emissions by 2045. The results indicate that approximately 3% of available agricultural land is necessary to establish a viable energy mix in Germany. Furthermore, the expansion of electric tractors tends to reduce the overall system costs and enhances the energy-cost-efficiency of Agrophotovoltaic investments.
Decarbonisation Strategies in Energy Systems Modelling: Biochar as a Carbon Capture Technology
(2022)
The energy system is changing since some years in order to achieve the climate goals from the Paris Agreement which wants to prevent an increase of the global temperature above 2 °C. Decarbonisation of the energy system has become for governments a big challenge and different strategies are being stablished. Germany has set greenhouse gas reduction limits for different years and keeps track of the improvement made yearly. The expansion of renewable energy systems (RES) together with decarbonisation technologies are a key factor to accomplish this objective.
This research is done to analyse the effect of introducing biochar, a decarbonisation technology, and study how it will affect the energy system. Pyrolysis is the process from which biochar is obtained and it is modelled in an open-source energy system model. A sensibility analysis is made in order to assess the effect of changing the biomass potential and the costs for pyrolysis.
The role of pyrolysis is analysed in the form of different future scenarios to evaluate the impact. The CO2 emission limits from the years 2030 and 2045 are considered to create the scenarios, as well as the integration of flexibility technologies. Four scenarios in total are assessed and the result from the sensibility analysis considering pyrolysis are always compared to the reference scenario, where pyrolysis is not considered.
Results show that pyrolysis has a bigger impact in the energy system when the CO2 limit is low. Biochar can be used to compensate the emissions from other conventional power plant and achieve an energy transition with lower costs. Furthermore, it was also found that pyrolysis can also reduce the need of flexibility. This study also shows that the biomass potential and the pyrolysis costs can affect a lot the behaviour of pyrolysis in the energy system.
The identification of vulnerabilities is an important element of the software development process to ensure the security of software. Vulnerability identification based on the source code is a well studied field. To find vulnerabilities on the basis of a binary executable without the corresponding source code is more challenging. Recent research has shown how such detection can be performed statically and thus runtime efficiently by using deep learning methods for certain types of vulnerabilities.
This thesis aims to examine to what extent this identification can be applied sufficiently for a variety of vulnerabilities. Therefore, a supervised deep learning approach using recurrent neural networks for the application of vulnerability detection based on binary executables is used. For this purpose, a dataset with 50,651 samples of 23 different vulnerabilities in the form of a standardised LLVM Intermediate Representation was prepared. The vectorised features of a Word2Vec model were then used to train different variations of three basic architectures of recurrent neural networks (GRU, LSTM, SRNN). For this purpose, a binary classification was trained for the presence of an arbitrary vulnerability, and a multi-class model was trained for the identification of the exact vulnerability, which achieved an out-of-sample accuracy of 88% and 77%, respectively. Differences in the detection of different vulnerabilities were also observed, with non-vulnerable samples being detected with a particularly high precision of over 98%. Thus, the methodology presented allows an accurate detection of vulnerabilities, as well as a strong limitation of the analysis scope for further analysis steps.
The status quo of PROFINET, a commonly used industrial Ethernet standard, provides no inherent security in its communication protocols. In this thesis an approach for protecting real-time PROFINET RTC messages against spoofing, tampering and optionally information disclosure is specified and implemented into a real-world prototype setup. Therefor authenticated encryption is used, which relies on symmetric cipher schemes. In addition a procedure to update the used symmetric encryption key in a bumpless manner, e.g. without interrupting the real-time communication, is introduced and realized.
The concept for protecting the PROFINET RTC messages was developed in collaboration with a task group within the security working group of PROFINET International. The author of this thesis has also been part of that task group. This thesis contributes by proofing the practicability of the concept in a real-world prototype setup, which consists of three FPGA-based development boards that communicate with each other to showcase bumpless key updates.
To enable a bumpless key update without disturbing the deterministic real-time traffic by dedicated messages, the key update annunciation and status is embedded into the header. By provisioning two key slots, of which only one is in used, while the other is being prepared, a well-synchronized coordinated switch between the receiver and the sender performs the key update.
The developed prototype setup allows to test the concept and builds the foundation for further research and implementation activities, e.g. the impact of cryptographic operations onto the processing time.
Steroid hormones (SHs) are a rising concern due to their high bioactivity, ubiquitous nature, and prolonged existence as a micropollutants in water, they pose a potential risk to both human health and the environment, even at low concentrations. Estrogens, progesterone, and testosterone are the three important types of steroids essential for human development and maintaining multiorgan balance, are focus to this concern. These steroid hormones originate
from various sources, including human and livestock excretions, veterinary medications, agricultural runoff, and pharmaceuticals, contributing to their presence in the environment. According to the recommendation of WHO, the guidance value for estradiol (E2) is 1 ng/L. There are several methods been attempted to remove the SH micropollutant by conventional water and wastewater technologies which are still under research. Among the various methods, electrochemical membrane reactor (EMR) is one of the emerging technologies that can address the challenge of insufficient SHs removal from the aquatic environment by conventional treatment. The degradation of SHs can be significantly influenced by various factors when treated with EMR.
In this project, the removal of SH and the important mechanism for the removal using carbon nanotube CNT-EMR is studied and the efficiency of CNT-EMR in treating the SH micropollutant is identified. By varying different parameters this experiment is carried out with the (PES-CNTs) ultrafiltration membrane. The study is carried out depending upon the SH removal based on the limiting factor such as cell voltage, flux, temperature, concentration, and type of the SH.
In dieser Arbeit geht es um das Thema des digitalisierten Scrum Prozesses. Scrum ist eine agile Projektmanagement Methode und ist mittlerweile nicht mehr aus der Softwarebranche wegzudenken.
Die Forschungsfrage, mit der sich dieser wissenschaftlichen Arbeit beschäftigt, lautet:
Wie lässt sich der Scrum Prozess bei der App-Entwicklung mittels einer geeigneten Softwarelösung effizienter durchführen?
Dabei wird zunächst die aktuelle Situation der eyeworkers GmbH in Bezug auf den Einsatz von Softwarelösungen im Projektmanagement beleuchtet und vorhandene Probleme her- ausgearbeitet.
Danach werden mit Hilfe einer Anforderungserhebung und -Analyse alle Anforderungen gesammelt und analysiert, die das Scrum Team und die Geschäftsleitung der Agentur an die gesuchte Softwarelösung stellen.
Im weiteren Schritt wird durch die Filterung eines Generators, der sich mit Scrum Software- lösungen befasst, eine Vorauswahl für weitere Einzelanalyse potenzieller Anwendungen durchgeführt. Diese Auswahl wird weiter verfeinert, sodass am Ende nur noch drei Systeme übrigbleiben, denen eine weitere Analyse unterzogen wird.
Bei den Einzelanalysen werden die drei Softwarelösungen – Jira, GitLab und Hansoft – auf die Erfüllung aller gesammelten Anforderungen geprüft. Dabei erweist sich die Jira Software als das am besten geeignetste Projektmanagement Tool für die Durchführung des Projekts „Die Sitema-App“.
Im vorletzten Schritt wird der Prozess mit der Anwendung GitLab durchlaufen und kritisch evaluiert um der Software dann die Empfehlung, Jira, gegenüberzustellen und herauszuarbeiten, wie der Verlauf mit dieser Software von Statten gegangen wäre. Dies beruht auf Annahmen der Verfasserin.
Zuletzt werden alle Forschungsergebnisse noch einmal zusammengefasst und ein Ausblick in die zukünftige Nutzung agiler Projektmanagement Tools bei der eyeworkers GmbH gegeben.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Fragestellung, inwiefern sich der Einsatz und die Produktion von Lernvideos an baden-württembergischen Berufsschulen aus der Per-spektive von Lehrpersonen auf Lehr- und Lernprozesse auswirken. Auf den ersten Blick ein sehr fokussierter Blick auf ein Randthema, auf eine von vielen didaktischen Möglich-keiten des Unterrichtens. Lernvideos – also irgendeine Methode, die sich aus den tech-nischen Möglichkeiten der digitalen Medien ergeben und eine zeitgemäße Weiterent-wicklung von Overhead-Projektor und Lehrbuch bedeuten. Dies wäre ein sehr verkürzter Blick, ja ein falscher auf dieses Thema. Nicht die technische Umsetzung, nicht die Er-gänzung des didaktischen Methodenpools steht im Vordergrund. Es geht um eine ganz grundsätzliche Sicht auf das Lehren und Lernen an Schulen, um die Kompetenzen, die bei den Schülern als output angestrebt werden, um die Anforderungen und Erwartun-gen welche die Gesellschaft – und vor allem die Arbeitswelt - zukünftig an die heran-wachsenden Generationen stellt.
DigitalPakt Schule der Bundesregierung , Industrie 4.0 , Berufsbildung 4.0 sind neue und umfassende Programme, um einen weiteren großen Schritt bei der so genannten digitalen Revolution zu gehen. Digitale Kompetenz, so formuliert das zuständige Minis-terium für Bildung und Forschung zur Begründung des DigitalPakts Schule, ist
„[…] von entscheidender Bedeutung für jeden und jede Einzelne, um digitale Medien selbst-bestimmt und verantwortungsvoll nutzen zu können und um gute Chancen auf dem Ar-beitsmarkt zu haben; und für die Gesellschaft, um Demokratie und Wohlstand im 21. Jahr-hundert zu erhalten.“
Auch innerhalb des Schulsystems wird seit langem geforscht und werden Handlungsempfehlungen herausgearbeitet, wie das System Schule auf die Digitalisierung aller Lebensbereiche reagieren muss. Später wird darauf noch näher eingegangen. Beispielhaft eine Aussage einer vom zuständigen Ministerium in Auftrag gegebenen Studie die festhält: Statt Wissensanhäufung und ‚Lernen auf Vorrat‘ sind andere Kompetenzen gefragt: In praxisbezogenen Problemstellungen soll Wissen angewendet werden. Dazu muss neues Wissen selbständig erarbeitet, neue Informationen recherchiert werden. Lernen und Arbeiten wachsen daher immer stärker zusammen.
Es geht also bei aller Integration der so genannten ‚Neuen Medien‘ in den Unterrichts-alltag an Schulen immer um die Prozess- und Ergebnisqualität des Lernprozesses.
Diese Vorgehensweise bietet auch ein Korrektiv in diesem Tempo der Veränderung, damit nicht jegliche Form der Digitalisierung per se als fortschrittlich und gut bewertet wird, sondern auf den qualitativen Prüfstand gestellt wird. Nicht die technische Mach-barkeit bestimmt den Fortschritt, sondern die Gütekriterien für eine gute Didaktik.
Ein weiterer Aspekt dieses Themenbereichs ist, dass bei der didaktischen Nut-zung von Lernvideos die Schule nicht Vorreiter oder gar Erfinder war. Die JIM-Studie aus dem Jahr 2016 zeigt, dass 87% der Jugendlichen und jungen Erwachsenen durchschnitt-lich 200 Minuten pro Tag im Internet surfen um sich zu informieren sowie zur Unterhal-tung. Weiter sehen sich 81% der Befragten mehrmals wöchentlich Videos im Internet an. Dabei steht die Nutzung des Online Portals YouTube an erster Stelle. Das Medium Film ist zusammenhängend als Leitmedium junger Erwachsener anzusehen und bedarf dementsprechend besonderer Aufmerksamkeit. Um nicht einer naiven Fortschrittsgläu-bigkeit zu verfallen soll daher der Einsatz von Lernvideos an baden-württembergischen Berufsschulen anhand einer qualitativen Forschung untersucht werden. Auch aufgrund der noch geringen Verbreitung dieser Lehr- und Lernform würde bei einer quantitativen Vorgehensweise kein ausreichendes Datenmaterial zur Verfügung stehen. Die vorlie-gende Arbeit fokussiert die Einbeziehung vorgefertigter Lernvideos in den Unterricht wie auch die eigene Herstellung und die damit verbundenen Lernprozesse. Da Lernvi-deos – zumindest von Ihrer Definition - eine sehr umfassende Möglichkeit selbstgesteu-erten Lernens beinhalten sollen, wird der Frage nachgegangen, ob Lernvideos auch im Rahmen von ‚Flipped Classroom‘ Anwendung finden können.
Aufgrund bisheriger Erfahrungen und theoretischen Auseinandersetzungen des Autors mit den Themen Film und digitale Medien wird der Arbeit folgende Hypothese vorweg-gestellt:
Der Einsatz und die Herstellung von Lernvideos im Unterricht an Berufsschu-len steigert die Prozess- wie auch die Ergebnisqualität des Unterrichts.
Die Auswertung wird zeigen, ob diese Lehr- und Lernmethode ein Baustein ist, die di-daktische Qualität des Unterrichts an die Anforderungen der digitalen Revolution anzu-passen.
Konkret soll die medienpädagogische Untersuchung auf Grundlage von 3 Forschungs-fragen durchgeführt werden.
1. Wie beeinflusst der Einsatz und die Herstellung von Lernvideos im Unterricht an beruflichen Schulen die Lehrer/Schüler Interaktion und wie verändert sich die Rolle der Lehrperson?
2. Wie wirken sich der Einsatz und die Herstellung von Lernvideos auf die Qualität des Unterrichts aus und lässt sich ein höherer Lernerfolg bei den Schülerinnen und Schülern feststellen?
3. Welche Rahmenbedingungen müssen an den Berufsschulen vorhanden sein, um diese Lehr- und Lernmethode gut integrieren zu können.
Aufbau und Ablauf dieser medienpädagogischen Untersuchung gliedert sich wie folgt: In Kapitel 2 findet eine Auseinandersetzung mit den mannigfaltigen Begrifflichkeiten statt, die in der Diskussion verwendet werden. Digitale Kompetenz, Medienkompetenz, Medi-enbildung, Medienpädagogik, sind Begriffe, die teilweise synonym verwendet werden, dadurch aber nicht zu Klarheit und Präzision führen. Oftmals entstehen aufgrund dieses Problems Verwirrungen, die für den Bereich beruflicher Praxis wenig hilfreich sind.
In Ableitung daraus soll das Thema in der bildungspolitischen Diskussion veror-tet werden, aber auch untersucht, inwieweit Gütekriterien für guten Unterricht in die Arbeit mit digitalen Medien integriert werden können. Im 3. Kapitel wird genauer auf die theoretischen Erkenntnisse und Forderungen der Lerntheorie eingegangen, mit Hilfe der Aspekte konstruktivistisches, kooperatives und selbstgesteuertes Lernen. Daraus folgernd, wie dieses Verständnis über Lernprozesse bei der Arbeit mit Lernvideos im Unterricht didaktisch umgesetzt werden kann. Im 4. Kapitel wird, ausgehend von einer kurzen theoretischen Begründung der qualitativen Sozialforschung, das Forschungsdes-ign beschrieben und ein Leitfaden für die Experteninterviews entwickeln. Nach Auswer-tung der transkribierten Gespräche werden die gewonnen Erkenntnisse auf die For-schungsfragen und die Erkenntnisse des Theorieteils bezogen.
Wünschenswert wäre, wenn diese Arbeit einen kleinen Baustein in die Diskussion eingebringen kann, wie die Formen heutiger Wissens- und Informationsverarbeitung sowie die prognostizierten Anforderungen der Arbeitswelt, in die Didaktik schulischen Lernens eingehen können.