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Der #relichat ist der wöchentlich stattfindende Twitter-Chat zur Religionspädagogik. In einer einstündigen, durch Fragen strukturierten Diskussion werden religionspädagogische Themen auf der Plattform Twitter unter Verwendung des Hashtags #relichat öffentlich diskutiert. Von 2017 bis zum Sommer 2020 fanden 89 #relichats statt, an denen sich etwa 220 Personen aus dem deutschsprachigen Raum aktiv beteiligt haben.
Die vorliegende Dissertation untersucht das Projekt #relichat hermeneutisch und evaluiert die Erfahrungen der Teilnehmer*innen am #relichat als informelles Fortbildungsformat.
Titel der Dissertation:
#relichat - informelles Lernen mit Twitter. Religionslehrer*innenfortbildung als sozial-konstruktivistische Vernetzung in Communities of Practice
Im hermeneutischen Teil der Arbeit werden die Aspekte der sozialen Medien, des informellen und konstruktivistischen Lernens, des vernetzten Lernens in Communities of Practice, des öffentlichen Lernens, aber auch des Selbstverständnisses der Kirche als Institution in der Öffentlichkeit erörtert.
Für die Evaluation wurde ein Mixed Methods-Design gewählt, welches das Projekt aus verschiedenen Positionen betrachtet und damit der Komplexität des Unterfangens gerecht wird. Neben der Betrachtung statistischer Daten (Zugriffszahlen, Beteiligung etc.), der Analyse der thematischen Entfaltung der Diskussionen nach dem Konzept der Themenkonstitution, der Analyse der Diskussionen nach der Methode der Textlinguistik, bildete die Evaluation qualitativer Interviews mit Beteiligten am #relichat das Zentrum der Forschung. Mit Hilfe der Methodologie der Grounded Theory wurde eine Theorie mit Verallgemeinerungsanspruch für das vernetzte Lernen mit sozialen Medien entwickelt, die über das konkrete Projekt #relichat hinaus reichen soll.
Als Ergebnis lässt sich zusammenfassen:
Lernen in und mit dem #relichat ist konstruktivistisches, informelles, selbstorganisiertes und selbstverantwortliches Lernen. Es kann als Fortbildung bezeichnet werden, insofern es eine Weiterentwicklung der eigenen religionspädagogischen Praxis bewirken kann. Eine besondere Rolle spielen die sozialen Beziehungen in der Community of Practice. Das Medium Twitter gibt die Rahmenbedingungen der Kommunikation vor.
Aufgrund der Erkenntnisse aus dem Forschungsprojekt #relichat ist davon auszugehen, dass es in Zukunft verstärkt Formen des informellen Lernens in Communities of Practice geben wird, die sich die Möglichkeiten sozialer Kommunikation in digitalen Medien zunutze machen werden. Das gilt für lebenslanges Lernen grundsätzlich, aber auch für Pädagog*innenfortbildung. Vernetzung wird als Ressource für Weiterbildung noch bedeutsamer werden.
Es werden in Zukunft Dialog und Kommunikation vermehrt in der Öffentlichkeit stattfinden, hierarchische Strukturen werden dadurch ihre gesellschaftliche Legitimation zunehmend verlieren.
Die Gründe für die Abwanderung aus dem ländlichen Raum sind ebenso wie die Folgen vielfältig. Um entsprechende Gegenmaßnahmen ergreifen und auf die Bedürfnisse der Bewohnerinnen und Bewohner angemessen eingehen zu können, ist ein gemeinsamer Diskurs über die Zukunft ländlicher Räume notwendig. Durch eine entsprechende Bürgerbeteiligung und aktive Gestaltung der Lebensverhältnisse kann die Lebensqualität erhöht und ein Leben dort weiterhin ermöglicht werden.
Damit auf die Wünsche und Bedürfnisse der Bürgerinnen und Bürger der ILE-Nationalparkgemeinden optimal und rechtzeitig eingegangen werden kann, haben sich fünf der sechs Gemeinden an einem Forschungsprojekt zum Thema Innenentwicklung beteiligt. Die Gemeinden Bayerisch-Eisenstein, Frauenau, Neuschönau, Spiegelau und St. Oswald-Riedlhütte haben dabei Unterstützung von der Professur für Regionale Geographie der Universität Passau und dem Amt für ländliche Entwicklung Niederbayern erhalten. Ziel des Projekts ist es, mit Hilfe einer umfangreichen Bürgerbeteiligung Handlungsempfehlungen für die Innenentwicklung in den Bereichen Nahversorgung, Wohnen, Öffentlicher Raum, Gesellschaftliche Teilhabe und Klimaschutz zu geben und so die Gemeinden zukunftsfähig und altersgerecht zu gestalten.
Algebraic solving of polynomial systems and satisfiability of propositional logic formulas are not two completely separate research areas, as it may appear at first sight. In fact, many problems coming from cryptanalysis, such as algebraic fault attacks, can be rephrased as solving a set of Boolean polynomials or as deciding the satisfiability of a propositional logic formula. Thus one can analyze the security of cryptosystems by applying standard solving methods from computer algebra and SAT solving. This doctoral thesis is dedicated to studying solvers that are based on logic and algebra separately as well as integrating them into one such that the combined solvers become more powerful tools for cryptanalysis.
This disseration is divided into three parts. In this first part, we recall some theory and basic techniques for algebraic and logic solving. We focus mainly on DPLL-based SAT solving and techniques that are related to border bases and Gröbner bases. In particular, we describe in detail the Border Basis Algorithm and discuss its specialized version for Boolean polynomials called the Boolean Border Basis Algorithm.
In the second part of the thesis, we deal with connecting solvers based on algebra and logic. The ultimate goal is to combine the strength of different solvers into one. Namely, we fuse the XOR reasoning from algebraic solvers with the light, efficient design of SAT solvers. As a first step in this direction, we design various conversions from sets of clauses to sets of Boolean polynomials, and vice versa, such that solutions and models are preserved via the conversions. In particular, based on a block-building mechanism, we design a new blockwise algorithm for the CNF to ANF conversion which is geared towards producing fewer and lower degree polynomials. The above conversions allow usto integrate both solvers via a communication interface.
To reach an even tighter integration, we consider proof systems that combine resolution and polynomial calculus, i.e. the two most used proof systems in logic and algebraic solving. Based on such a proof system, which we call SRES, we introduce new types of solving algorithms that demostrate the synergy between Gröbner-like and DPLL-like solving. At the end of the second part of the dissertation, we provide some experiments based on a new benchmark which illustrate that the our new method based on DPLL has the potential to outperform CDCL SAT solvers.
In the third part of the thesis, we focus on practical attacks on various cryptograhic primitives. For instance, we apply SAT solvers in the case of algebraic fault attacks on the symmetric ciphers LED and derivatives of the block cipher AES. The main goal there is to derive so-called fault equations automatically from the hardware description of the cryptosystem and thus automatizate the attack. To give some extra power to a SAT solver that inverts the hash functions SHA-1 and SHA-2, we describe how to tweak the SAT solver using a programmatic interface such that the propagation of the solver and thus the attack itself is improved.
Die vorliegende Arbeit setzt sich mit Schulerfolg am Gymnasium auseinander. Um darüber Aussagen tätigen zu können, wurden die Faktoren Intelligenz, Lern- und Leistungsmotivation, Stressbewältigung, Stresssymptomatik und die elterliche Unterstützung der Schulkinder Gegenstand des Interesses. Zum einen wurde bei einem Blick in die 5. und 6. Klassen der Sekundarschulen analysiert, ob es Unterschiede hinsichtlich der genannten Merkmale zwischen gymnasialen Schülerinnen und Schülern und Schülerinnen und Schülern an anderen Schularten bestehen. Bei der dann folgenden Frage, ob es Determinanten gibt, die bereits in der Grundschule einen potentiellen Schulerfolg am Gymnasium prädizieren können, bediente sich diese Studie ebendieser Faktoren und untersuchte deren prognostische Validität. Die interessierenden Daten konnten längsschnittlich aus einer Stichprobe von Grundschulkindern der 3. Jahrgangsstufe, die am Ende der Untersuchung die 6. Klasse besuchten, gewonnen werden. Zudem wurden deren Eltern zu zwei Zeitpunkten befragt. Aus den mit den Kindern durchgeführten Fragebögen stammen die Informationen über deren kognitive Fähigkeiten, Motivationslage und deren Stresserleben, die Eltern trugen mit ihren Angaben dazu bei, einen Einblick in die häusliche Lernunterstützung zu bekommen sowie die Noten und die Übertrittsnote der Kinder zu erfahren.
Anhand dieser Daten konnte die Studie aufzeigen, dass die Gymnasiastinnen und Gymnasiasten im Mittelwert nicht intelligenter sind, als die Schülerinnen und Schüler anderer Schularten. Allerdings präsentieren sie sich als höher lernzielmotiviert und damit mehr als die Vergleichsgruppe intrinsisch daran interessiert, neue Fähigkeiten zu erlernen beziehungsweise vorhandene zu verbessern. Was die Leistungszielmotivation angeht, erweisen sich die gymnasialen Schülerinnen und Schüler als ebenso strukturiert wie die Schülerinnen und Schüler an der Realschule oder sonstigen Schulformen; ihre Intention, in Relation mit anderen gut abzuschneiden oder Aufmerksamkeit von außen für ihre Leistung zu erhalten, ist vergleichbar mit denen der Schülerinnen und Schüler an anderen Schularten. Dasselbe gilt für die Tendenz der Kinder zur Arbeitsvermeidung. In Bezug auf die Perspektive „Stress“ hat die Untersuchung ergeben, dass Schülerinnen und Schüler am Gymnasium nicht effektiver in der Stressbewältigung sind und außerdem auch nicht vermehrt über Stresssymptome berichten. Es bedarf an der Stelle weiterer Bemühungen, zu klären, ob an den Schularten tatsächlich eine ähnlich geartete Stressbelastung bei ähnlicher gearteter Stressbewältigung vorliegt, oder ob die individuelle Wahrnehmung der Kinder zu den nicht signifikanten Ergebnissen führte. Mit Bestimmtheit kann aufgrund der Daten dieser Untersuchung festgestellt werden, dass die künftigen Gymnasiastinnen und Gymnasiasten in der Grundschule deutlich weniger von ihren Eltern bei den Hausaufgaben und Schulvorbereitungen unterstützt wurden, was für die Sekundarstufe nicht mehr gilt. Für die Sekundarstufe konnte aufgezeigt werden, dass die Eltern, deren Kinder ein Gymnasium besuchen ungleich mehr Zeit in deren schulische Belange investieren als die Eltern mit Kindern an anderen Schularten, sowohl die Schul- als auch die Prüfungsvorbereitung betreffend.
Die Frage nach den Prädiktoren, die künftigen Schulerfolg am Gymnasium prognostizieren können, kann nach Auswertung der Daten der vorliegenden Studie nun folgendermaßen beantwortet werden: Es ist unter anderem die Übertrittsnote, die Hinweise auf einen erfolgreichen Übertritt gibt und hochsignifikant den Schulerfolg zu Beginn der Sekundarschulzeit bedingt. Außerdem beeinflussen die kognitiven Fähigkeiten der Kinder die Schulnoten in der 5. Klasse und indirekt auch in der 6. Klasse des Gymnasiums. Was die Lern- und Leistungsmotivation betrifft, stellte sich eine geringe Vermeidungs-Leistungszielorientierung als positiver Prädiktor für Schulleistung heraus; Kinder, die aus dem Motiv lernen, schlechte Beurteilungen, Ansehensverlust oder Strafe zu vermeiden, haben statistisch betrachtet eine geringere Wahrscheinlichkeit, gute Noten zu erreichen. Auch für die Tendenz zur Arbeitsvermeidung konnte belegt werden, dass die Durchschnittsnote in der 5. Klasse des Gymnasiums umso besser ausfällt, je weniger die Schülerinnen und Schüler zur Arbeitsvermeidung neigen. Darüber hinaus unterstreichen die Ergebnisse deutlich die Tatsache, dass eine Zurückhaltung der Eltern bei den Schulvorbereitungen während der Grundschulzeit ihrer Kinder mit zeitlichem Abstand bessere Noten am Gymnasium nach sich zieht. Genau so betont werden soll, dass auch in der Sekundarstufe mit höherer elterlicher Unterstützung bei den Schulvorbereitungen und den Prüfungsvorbereitungen in der Konsequenz die Leistungen der Schülerinnen und Schüler in den ersten beiden Jahren der weiterführenden Schule schlechter werden. Ein Faktor, der offenbar bei der Verwirklichung von Schulerfolg eine untergeordnete Rolle spielt, ist der Umgang und das Erleben von Stress; es konnte kein Zusammenhang zwischen diversen Stressbewältigungsstrategien und Schulleistung nachgewiesen werden. Sollten Kinder in der Grundschule über Stresssymptome berichtet haben, so hatte deren Vorhandensein keine bedeutsame Auswirkung auf künftige Schulleistungen.
Neben der Analyse dieser direkten Einflussfaktoren, wurden als Ergebnis der kombinierten Betrachtung der behandelten Faktoren und der Übertrittsnote der Grundschülerinnen und Grundschüler mehrere indirekte Zusammenhänge evident. So wirkt sich unter anderem die Intelligenz, vermittelt über die Übertrittsnote, nachweislich positiv auf die Schulleistung aus, und auch eine relativ erhöhte Lernzielorientierung der Kinder, die zwar direkt keinen Einfluss hat, bedingt aber unter Berücksichtigung ihres Einflusses auf die Übertrittsnote indirekt eine bessere Schulleistung. Die umgekehrte Wirkrichtung liegt bei der Motivation zur Arbeitsvermeidung vor; je geringer in der Grundschule die Tendenz ist, Lernaufwand zu vermeiden, umso deutlicher kommt der Effekt zum Tragen, über die Übertrittsnote auch in der Sekundarstufe bessere Noten zu erzielen. Schließlich konnte im Themenstrang der elterlichen Unterstützung auch hier aufgezeigt werden, dass sich die Quantität der Interventionsmaßnahmen über die Übertrittsnote indirekt negativ auf den Schulerfolg am Gymnasium auswirkt.
Die Ergebnisse dieser Studie bestätigen, dass es für Schülerinnen und Schüler zahlreiche Indikatoren gibt, die ein erfolgreiches Etablieren am Gymnasium begünstigen. Die Tatsache, dass neben den kognitiven Fähigkeiten und einigen Aspekten der Lern- und Leistungsmotivation auch die Zurückhaltung der Eltern eine bedeutsame Rolle spielt, darf als Hauptaussage dieser Arbeit betrachtet werden. Zukünftig sollte vermehrt beleuchtet werden, ob sich diese Erkenntnisse auch über längere Zeiträume und mit zunehmender Verweildauer der Schülerinnen und Schüler auf der Schulform Gymnasium bewähren.
In dieser Längsschnittstudie werden Eingangsvoraussetzungen von 214 freiwillig teilnehmenden Lehramtsstudierenden der Universität Passau zu Beginn des Wintersemesters 2010/2011 erfasst und auf schulart- sowie geschlechtsspezifische Unterschiede untersucht. Mit psychologisch-diagnostischer Vorgehensweise werden neben kognitiven Aspekten zeitgleich motivationale, emotionale und soziale Variablen berücksichtigt, die für berufsbiographische Entwicklungsverläufe der Studierenden, insbesondere für deren Abschluss des Studiums und eine Einmündung in den Lehrerberuf, bedeutsam erscheinen.
Nach zehn Semestern werden die berufsbiographischen Entwicklungsverläufe dieser Studierenden (Rücklauf ca. 86 %) mit teilstandardisierten Telefoninterviews untersucht. Größtenteils verbleiben die Probanden im Lehramt. Die Lehramtsstudienabbrecher (18.9 %) führen als Abbruchmotive meist mangelnde Studienmotivation und berufliche Neuorientierung an, selten Leistungsprobleme. Bei den Aussteigern aus dem Lehramt (28.1 %) finden sich neben den Abbrechern diejenigen, die trotz eines abgeschlossenen Lehramtsstudiums bzw. Referendariats eine andere berufliche Tätigkeit anstreben. Zudem werden Fragen zur Studiendauer (u.a. Einhaltung der Regelstudienzeit), Finanzierung des Studiums, Zufriedenheit mit der Studien- und Berufswahl, Studien(abschluss)note, zum subjektiven Studienerfolg und zur Sicherheit in der Entscheidung für den Lehrerberuf nach zehn Semestern beantwortet.
Analysiert wird, ob sich die beiden Gruppen („Lehrerlaufbahn“ vs. „Aussteiger“) bereits in den Voraussetzungen zu Studienbeginn statistisch unterscheiden. Es zeigen sich bedeutsame Unterschiede. Die beiden Gruppen unterscheiden sich vor allem in motivationalen sowie emotionalen Eingangsvoraussetzungen. Die Aussteiger aus dem Lehramt haben schlechtere Abiturnoten, sind stärker unternehmerisch orientiert, interessieren sich weniger für „Verhalten kontrollieren und beurteilen“, haben geringere intrinsische Berufswahlmotive, beschreiben sich als weniger verträglich sowie weniger selbstkontrolliert und sind sich v.a. bereits zu Studienbeginn viel unsicherer in ihrer Entscheidung, dass der Lehrerberuf das Richtige für sie ist.
Zudem werden in dieser Längsschnittstudie die korrelativen Zusammenhänge zwischen Eingangsvoraussetzungen und Variablen der berufsbiographischen Entwicklungsverläufe analysiert. Die Korrelationen erweisen sich vorwiegend als gering. Der Zusammenhang zwischen Abiturnote und Studien(abschluss)note fällt mit r = .41 am höchsten aus.
Computer vision aims at developing algorithms to extract high-level information from images and videos. In the industry, for instance, such algorithms are applied to guide manufacturing robots, to visually monitor plants, or to assist human operators in recognizing specific components. Recent progress in computer vision has been dominated by deep artificial neural network, i.e., machine learning methods simulating the way that information flows in our biological brains, and the way that our neural networks adapt and learn from experience. For these methods to learn how to accurately perform complex visual tasks, large amounts of annotated images are needed. Collecting and labeling such domain-relevant training datasets is, however, a tedious—sometimes impossible—task. Therefore, it has become common practice to leverage pre-available three-dimensional (3D) models instead, to generate synthetic images for the recognition algorithms to be trained on. However, methods optimized over synthetic data usually suffer a significant performance drop when applied to real target images. This is due to the realism gap, i.e., the discrepancies between synthetic and real images (in terms of noise, clutter, etc.). In my work, three main directions were explored to bridge this gap.
First, an innovative end-to-end framework is proposed to render realistic depth images from 3D models, as a growing number of solutions (especially in the industry) are utilizing low-cost depth cameras (e.g., Microsoft Kinect and Intel RealSense) for recognition tasks. Based on a thorough study of these devices and the different types of noise impairing them, the proposed framework simulates their inner mechanisms, comprehensively modeling vital factors such as sensor noise, material reflectance, surface geometry, etc. Able to simulate a wide panel of depth sensors and to quickly generate large datasets, this framework is used to train algorithms for various recognition tasks, consistently and significantly enhancing their performance compared to other state-of-the-art simulation tools.
In some cases, however, relevant 2D or 3D object representations to generate synthetic samples are not available. Considering this different case of data scarcity, a solution is then proposed to incrementally build a representation of visual scenes from partial observations. Provided observations are localized from one to another based on their content and registered in a global memory with spatial properties. Simultaneously, this memory can be queried to render novel views of the scene. Furthermore, unobserved regions can be hallucinated in memory, in consistence with previous observations, hallucinations, and global priors. The efficacy of the proposed mnemonic and generative system, trainable end-to-end, is demonstrated on various 2D and 3D use-cases.
Finally, an advanced convolutional neural network pipeline is introduced, tackling the realism gap from a novel angle. While most methods addressing this problem focus on bringing synthetic samples—or the knowledge acquired from them—closer to the real target domain, the proposed solution performs the opposite process, mapping unseen target images into controlled synthetic domains. The pre-processed samples can then be handed to downstream recognition methods, themselves purely trained on similar synthetic data, to greatly improve their accuracy.
For each approach, a variety of qualitative and quantitative studies are detailed, providing successful comparisons to state-of-the-art methods. By proposing solutions to bridge the realism gap from either side, as well as a pipeline to improve the acquisition and generation of new visual content, this thesis provides a unique perspective on the challenges of data scarcity when building robust recognition systems.
Datenjournalismus: Eine Dekonstruktion aus feldtheoretischer und techniksoziologischer Perspektive
(2020)
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, mittels dreier Publikationen Forschungslücken punktuell zu schließen, mit der Absicht, zu einer vertieften Beschreibung des Datenjournalismus und zur Theoriebildung beizutragen. Das Konterkarieren mit einschlägigen Studien und die Einordung der Befunde der Publikationen mithilfe Bourdieus (1976) Habitus-Feld-Theorie sowie der Akteur-Netzwerk Theorie (Latour, 2005) als Detailperspektive zielen darauf ab, Erklärungs- und Beschreibungsansätze zu liefern, um mögliche Implikationen für das journalistische Feld darzustellen.
Im Folgenden wird zunächst beschrieben, auf welcher fachwissenschaftlichen Grundlage das Modell Literarischer Kompetenz nach Schilcher/Pissarek fußt. Davon ausgehend werden anschließend die Potenziale der Literatursemiotik sowohl für die hochschulische Lehre als auch für den Deutschunterricht beleuchtet. In einem weiteren Abschnitt werden die drei im Rahmen der Passauer Kooperation zwischen Literatursemiotik und Literaturdidaktik erprobten Vernetzungsmodelle einander gegenübergestellt. Um diese zu differenzieren, wird zunächst ein Überblick über das jeweilige Veranstaltungskonzept gegeben, woraufhin in einem zweiten Schritt die Art der De-Fragmentierung erläutert wird, was schließlich in eine Skizzierung der Seminargestaltung mündet, um abschließend auf Grundlage zentraler Evaluationsergebnisse ein Gesamtfazit ziehen zu können.
Die vergleichende Sportpädagogik als Teildisziplin und zugleich Schnittmenge der vergleichenden Erziehungswissenschaft und der allgemeinen Sportpädagogik macht es sich zur Aufgabe, sportbezogene Charakteristika zweier oder mehrerer Länder oder Kulturen miteinander zu vergleichen und den dadurch entstandenen Erkenntnisgewinn in verschiedensten Sphären nutzbar zu machen – eine Wissenschaftsdisziplin, wie auch Forschungsmethode, deren Möglichkeiten nicht nur für den Sportunterricht per se, sondern auch für die (universitäre) Ausbildung der zukünftigen Arrangeure des Sportunterrichts nutzbar gemacht werden können. Im Rahmen eines melioristisch motivierten Vergleichs macht es sich diese Forschungsarbeit zum Ziel, Unterschiede und Gemeinsamkeiten der universitären Sportlehramtsausbildung in Deutschland und den USA zu eruieren, deren Ursachen zu analysieren und auf dieser Basis Potenziale, Entwicklungsperspektiven und Handlungsoptionen für den positiven Fortschritt beider universitärer Ausbildungssysteme aufzuzeigen. Dabei werden sowohl außensystemische, wie auch innensystemische Untersuchungsaspekte berücksichtigt.