- informatik-vortraege - lists.rwth-aachen.de

Einladung: Informatik-Oberseminar Herr Vinoth Sermuga Pandian

von Leany Maaßen

+********************************************************************** * * * Einladung * * * * Informatik-Oberseminar * * * +********************************************************************** Zeit: Dienstag, 15.02.2022, 13:00-14:00 Uhr Zoom: <https://rwth.zoom.us/j/95759728127?pwd=RFhzRTh1STJYTXZyanVIdWYweVkwZz09> https://rwth.zoom.us/j/95759728127?pwd=RFhzRTh1STJYTXZyanVIdWYweVkwZz09 Meeting-ID: 957 5972 8127 Kenncode: 112136 Referent: Herr Vinoth Sermuga Pandian, M.Sc. Lehrstuhl Informatik 5 Thema: BlackBox Toolkit: Intelligent Assistance to UI Design Abstract: This dissertation conducts systematic research using a human-centred approach to provide Artificial Intelligence (AI) assistance to User Interface (UI) designers before, during, and after the traditional low fidelity (LoFi) prototyping process. As a result, it aims to provide coherent AI assistance throughout the repetitive and arduous LoFi prototyping task without sacrificing the autonomy of UI designers. In doing so, we contribute the BlackBox Toolkit. This toolkit assists designers by creating four large-scale, diverse, open-access benchmark datasets and three AI tools that assist UI designers throughout the LoFi prototyping process. The quantitative and qualitative evaluation of the AI tools shows that the UI designers perceive utilising AI for UI design as a novel and helpful approach and express their willingness to adopt it. The After Scenario Questionnaire study to measure designer satisfaction results show an above-average satisfaction level for all three AI assistance tools. This research aims to understand the impact of AI tools in UI designer workflow and assess their satisfaction upon using these AI tools. Further, it sets a baseline for future research on UI wireframe generation, refinement and transformation. Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik _______________________________ Leany Maaßen RWTH Aachen University Lehrstuhl Informatik 5, LuFG Informatik 5 Prof. Dr. Stefan Decker, Prof. Dr. Matthias Jarke, Prof. Gerhard Lakemeyer Ph.D. Ahornstrasse 55 D-52074 Aachen Tel: 0241-80-21509 Fax: 0241-80-22321 E-Mail: maassen(a)dbis.rwth-aachen.de

2 Jahre, 5 Monate

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Einladung: Informatik-Oberseminar Frau Nadja Zaric

von Bombelka, Angelika

+********************************************************************** * * * Einladung * * * * Informatik-Oberseminar * * * +********************************************************************** Zeit: Freitag, 4. Februar 2022, 15.00 Uhr Ort: Zoom-Videokonferenz (https://rwth.zoom.us/j/98899850408?pwd=VTJWdUg2ZDUwK21mU2haa01HdEdIQT09) Referent: Nadja Zaric, M.Sc. Lehr- und Forschungsgebiet Informatik 9 Thema: PEGAM - a Personalized Gamification design Model for programming language e-courses Abstract: This dissertation addresses low academic participation and engagement as issues often related to students' retention in online learning courses. The issues were identified at the Department of Computer Science at RWTH Aachen University, Germany, although high dropout rates are a growing problem in Computer Science studies worldwide. A solving approach often used in addressing the beforementioned problems includes gamification and personalization techniques: Gamification is a process of applying game design principles in serious contexts (i.e., learning), while personalization refers to tailoring the context to users' needs and characteristics. In this work, the two techniques are used in combination in the Personalized Gamification Model (PeGaM), created to design an online course for learning programming languages. PeGaM is theoretically grounded in the principles of the Gamified Learning Theory and the theory of learning tendencies. Learning tendencies define learners' preferences for a particular form of behavior, and those behaviors are seen as possible moderators of gamification success. Moderators are a concept explained in the Gamified Learning Theory, and refer to variables that can influence the impact of gamification on the targeted outcomes. Gamification success is a measure of the extent to which students behave in a manner that leads to successful learning. The conceptual model of PeGaM is an iterative process in which learning tendencies are used to identify students who are believed to be prone to avoid certain activities. Gamification is then incorporated in activities that are recognized as 'likely to be avoided' to produce a specific learning-related behavior responsible for a particular learning outcome. PeGaM model includes five conceptual steps and 19 design principles required for gamification of learning environments that facilitate student engagement and participation. In practice, PeGaM was applied in an introductory JavaScript course with Bachelor students of Computer Science at RWTH Aachen University. The investigation was guided by the principles of the Design-Based Research approach. Through this approach, PeGaM was created, evaluated and revised, over three iterative cycles. The first cycle had an explorative character, included one control and one treatment group, and gathered 124 participants. The second and third cycles were experimental studies, in which 69 and 171 participants were randomly distributed along with one control and two treatment groups. Through the three interventions, mixed methods were used to capture students' academic participation (a measure of students' online behavior in the course collected through activity logs), engagement (evaluated quantitatively through a questionnaire compiled to measure behavioral, emotional, and cognitive engagement), and gameful experience (quantitative measure of students' experience with the gamified system). In addition, supporting data was collected through semi-structured interviews and open-ended survey questions. The empirical findings revealed that gamification with PeGaM contributes to learning outcomes and that the success of gamification is conditioned by the applicability of game elements with learners' preferences and learning activities. Cross case comparisons supported the application of PeGaM design principles and demonstrated its potential. Even though limited support was found to confirm the moderating role of learners' learning tendencies, the study demonstrated that the gamification of learning activities that students are likely to avoid can increase their participation - but must be carefully designed. Most importantly, educational gamification can support and enhance learning-related behavior but require relevant and meaningful learning activities in combination with carefully considered reward, collaborative and feedback mechanisms. The study provides practical and theoretical insights but also highlights challenges and limitations associated with personalized gamification thus offering suggestions for further investigation. Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik

2 Jahre, 5 Monate

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Einladung: Informatik-Oberseminar, Stefan Kühnel

von Bernhard Rumpe

+********************************************************************** * * * Einladung * * * * Informatik-Oberseminar * * * +********************************************************************** Zeit: Montag, 13. Dezember 2021, 11:00 Uhr Ort: Videokonferenz (Zoom-Meeting, Informationen siehe unten) Referent: Stefan Kühnel, Dipl. Wirt.-Inf. Informatik 3 - Software Engineering Thema: Eine agile Methode zur simulativen Qualitätssicherung von Aktiven Sicherheitssystemen Kontext: Neben dem aktuellen Bestreben die Elektrizierung des Antriebs von Automobilen durch Innovationen voranzutreiben kommt der Integration von Fahrerassistenzsystemen im Rahmen der Automobilentwicklung eine besondere Bedeutung sowohl zur Steigerung des Fahrkomforts als auch zur Verbesserung der Sicherheit zu. Eine gewichtige Rolle spielen dabei Consumer Tests wie z.B. von Organisationen wie EuroNCAP, welche sowohl als Treiber aber auch zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit der getesteten Sicherheitssysteme dient. Um die Qualität der dafür entwickelten Software besser beurteilen und steigern zu können, bilden Tests sowohl in ausgewiesenen Prüfarealen unter realen Bedingungen als auch simulationsbasierte Tests in synthetischen Umgebungen geeignete Ansätze, den Herausforderungen der kontinuierlichen Qualitätsverbesserung agil zu begegnen, wenngleich beide Ansätze über unterschiedliche Hürden und Grenzen verfügen. Speziell der hier betrachtete simulative Ansatz mündet nicht selten in dem Dilemma, dass die Entwicklung geeigneter Umgebungen ebenfalls ein hohes Maß an Ressourcen wie die eigentliche Systementwicklung benötigt und somit Letztere weiter parallel voranschreitet mit der Folge, dass die Simulationsumgebung aufgrund des hohen Aufwandes nicht rechtzeitig einsetzbar ist. Dies kann dann bspw. eintreten, wenn dem Aspekt der Modellbildung mit dem Güteziel einer möglichst engen Realitätsnähe ohne Rückkopplung auf die eingangs zu definierende Fragestellung: “Was soll durch die Simulation beantwortet werden?” erfolgt. Ziel: Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, den komplexen Entwicklungsprozess von Aktiven Sicherheitssystemen im Rahmen der Consumer Tests durch einen simulativen Ansatz zur Verbesserung der Softwarequalität zu unterstützen. Weiterhin soll durch die Verhaltensanalyse von Algorithmen die Ressourcenallokation während der Entwicklung und der notwendigen realen Tests verbessert und damit effektiver gestaltet werden. Methode: Nach der Durchführung eines Systematic Literature Reviews (SLR) zu Prüfung evtl. vorhandener Ansätze und Methoden zur Entwicklung solcher Simulationsumgebungen wird eine eigene Methode entwickelt, vorgestellt und unter Berücksichtigung der vorliegenden Projektbedingungen diese Methode im Rahmen einer Fallstudie angewendet. Ergebnisse: Die Analyse des Projektkontextes kommt zu dem Ergebnis, dass es durchaus Simulationsaktivitäten gibt, jedoch eine strukturierte Herangehensweise zu ihrer Entwicklung fehlt. Das Systematic Literature Review bestätigt dieses Ergebnis, sodass der Bedarf der Entwicklung einer agilen Methode zur simulativen Qualitätssicherung von Aktiven Sicherheitssystemen insbesondere mit Blick auf Consumer Tests aufgezeigt wird. Die vorgestellte Methode umfasst vier Bausteine: (a) die Analyse und Modellierung des Untersuchungsraumes, (b) die Entwicklung einer adäquaten Simulationsinfrastruktur, (c) die Entwicklung von Bewertungsverfahren und (d) die Durchführung von Simulationsläufen sowie ihrer Auswertung. Zum Schluss wird die Methode mit Hilfe einer Fallstudie für ein Proof of Concept angewendet. Schlussfolgerung: Es wird aufgezeigt, dass die Methode während der qualitativen Bewertung von Softwarekomponenten auf simulativer Basis einen positiven Beitrag leistet, speziell dort, wo Äquivalenzklassentests nicht ausreichend sind, Consumer Test Szenarien hinreichend zu testen. Einschränkungen und Erweiterungsbedarf der Methode werden vorrangig in der Übertragung auf andere Kontexte im Fahrerassistenzumfeld und die Erweiterung um zusätzliche Consumer Test Szenarien wie den Fußgängerschutz gesehen. Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik ******************************** Thema: [Promotion Stefan Kühnel] Vortrag Uhrzeit: 13. Nov. 2021 11:00 AM Amsterdam, Berlin, Rom, Stockholm, Wien Zoom-Meeting beitreten https://rwth.zoom.us/j/98203910423?pwd=UlRyWFNFSXpaNzZnQm9oZEE5T3lpZz09 Beste Grüße, Stefan Kühnel -- ---------------------------------------------------------------- Prof. Dr. Bernhard Rumpe | http://www.se-rwth.de Lehrstuhl Software Engineering | Informatik 3 Ahornstr. 55, 52074 Aachen, Germany | RWTH Aachen University Phone ++49 241 80-21301 / Fax -22218 |

2 Jahre, 6 Monate

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Einladung: Informatik-Oberseminar Jens Deussen

von Jens Deussen

+********************************************************************** * * * Einladung * * * * Informatik-Oberseminar * * * +********************************************************************** Zeit: Montag, 13. Dezember 2021, 11.00 Uhr Ort: Zoom-Videokonferenz https://rwth.zoom.us/j/93783577046?pwd=NjFUNFZZUWpzNjhLN2VlOHEyVk9nQT09 Meeting-ID: 937 8357 7046 Kenncode: 561405 Referent: Jens Deussen M.Sc. Lehrstuhl Informatik 12: Software and Tools for Computational Engineering Thema: Global Derivatives Abstract: In this talk, we show how to obtain global derivatives that are guaranteed enclosures of the derivative information on specified domains. Therefore, we combine algorithmic differentiation (AD) methods with interval arithmetic and McCormick relaxations. While naive interval computations are prone to overestimation of exact value ranges, we identify special cases for which the natural interval extension applied to the AD methods compute exact value ranges for the global derivatives. We present two applications that benefit from global derivatives: deterministic global optimization by branch-and-bound methods, and significance-driven unreliable and approximate computing. Within the framework of the global optimization case study we introduce subdomain separability. This local property enables the partitioning of the optimization problem on subdomains that fulfill a certain monotonicity condition. The approximate computing case study demonstrates how to automatically prune artificial neural networks by using significance values. Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik

2 Jahre, 7 Monate

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Einladung: Informatik-Oberserminar Lucas Beyer

von Lucas Beyer

+********************************************************************** * * * Einladung * * * * Informatik-Oberseminar * * * +********************************************************************** Zeit: Freitag, 03. Dezember 2021, 10.00 Uhr Ort: Zoom Videokonferenz https://us02web.zoom.us/j/88210359250?pwd=QXFGMUEzTGRDVmJBbHgwT0lXcEhrdz09 Meeting-ID: 882 1035 9250 Kenncode: 542690 Referent: Lucas Beyer, Dipl.Ing Lehrstuhl Informatik 13 Thema: Deep Visual Human Sensing with Application in Robotics Abstract: In this talk, I present my thesis contributions to the field of visual human sensing that arise when deploying robots in environments with humans. After motivating the need for visual human sensing, we start by describing a novel human detector based on a 2D lidar sensor (e.g. a "laser scanner"). It is the first of its kind that is learning-based and general, specifically it does not encode a "two leg prior". Detection being covered, we move on to discuss person re-identification, and specifically our contribution of establishing triplet-loss based methods as a strong contender and principled approach in the field. Using this we also sketch the way to a completely novel approach on tracking which leverages such triplet-based re-identification models at its core. We then discuss more detailed analysis of individual persons, specifically their head orientation, which can serve as a cue for their intent or an indicator of what is interesting in the scene, among other things. We derive a novel cyclic regression loss based on the von-Mises distribution and use it, coupled with our "biternion" output layer, to learn continuous regression models using only discrete, weakly labeled data. Finally, we present a holistic system integrating all of these pieces and several more, highlighting the system-level difficulties of such integration, and proposing some ways around them. Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik

2 Jahre, 7 Monate

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Einladung Informatik Kolloquium Christopher Morris

von Grohe, Martin

*********************************************************************** * * * Einladung * * * * Informatik-Kolloquium * * * *********************************************************************** Zeit: Mittwoch, 1. Dezember 2021, 13.30 Uhr Ort: Zoom Videokonferenz https://rwth.zoom.us/j/95857189087?pwd=ajNJYUZFcHVvSHNFUmJya1RqUFhKUT09 Meeting-ID: 958 5718 9087 Kenncode: 050524 Referent: Christopher Morris, Quebec AI Institute and McGill University Thema: Learning with Graphs: From Theory to Applications Abstract: Graph-structured data is ubiquitous across domains ranging from chemo- and bioinformatics to image and social network analysis. To develop successful machine learning models in these domains, we need techniques mapping the graph's structure to a vectorial representation in a meaningful way---so-called graph embeddings. Starting from the 1960s in chemoinformatics, different research communities have worked in the area under various guises, often leading to recurring ideas. Moreover, triggered by the resurgence of (deep) neural networks, there is an ongoing trend in the machine learning community to design permutation-invariant or -equivariant neural architectures capable of dealing with graph input often denoted as neural graph networks (GNNs). However, although often successful in practice, GNN's capabilities and limits are understood to a lesser extend. In this talk, we overview some results shedding some light on the limitations and capabilities of GNNs by leveraging tools from graph theory and related areas. To complement the theory, we show how GNNs can act as an inductive bias to enhance state-of-art solvers for combinatorial optimization in a data-driven way. Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik — Martin Grohe RWTH Aachen Lehrstuhl Informatik 7 Ahornstr. 55 52074 Aachen Germany e: grohe(a)informatik.rwth-aachen.de t: +49 241 80 21700 f: +49 241 8022 215

2 Jahre, 7 Monate

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Einladung: Informatik-Oberserminar Theodora Kontogianni

von Theodora Kontogianni

+********************************************************************** * * * Einladung * * * * Informatik-Oberseminar * * * +********************************************************************** Zeit: Montag, 29. November 2021, 14.00 Uhr Ort: Zoom Videokonferenz https://rwth.zoom.us/j/93845227037?pwd=cm9qRjhtVm5JbWRYdGkrSUsyRythdz09 <https://www.google.com/url?q=https://rwth.zoom.us/j/93845227037?pwd%3Dcm9qR…> Meeting ID: 938 4522 7037 Passcode: 310833 Referent: Theodora Kontogianni, M.Sc. Lehrstuhl Informatik 13 Thema: Object Discovery, Interactive and 3D Segmentation for Large-Scale Computer Vision Tasks Abstract: In this talk, I present my thesis contributions that deal with issues arising when trying to exploit the large body of data available for computer vision tasks. In particular we address the problem of unsupervised object discovery in time-varying, large-scale image collections by proposing a novel tree structure that closely approximates the Minimum Spanning Tree and present an efficient construction approach along with an incremental update mechanism of the tree structure that incorporates new data as they are added to the image database. We then focus on defining novel 3D convolutional and recurrent operators over unstructured 3D point clouds. The goal is to learn point representations for the task of 3D semantic segmentation. We overcome the limitations of the unstructured and large-scale nature of the 3D point clouds by defining local structure through two clustering methods and expand the limited receptive field of previous approaches by modeling long-range relationships with the use of Recurrent Networks. In the third part, we address the task of interactive object segmentation where a computer vision algorithm segments an object aided by a human user. We present a method that significantly reduces the number of required user clicks compared to previous works. We use the sparse user corrections to adapt the model parameter on-the-fly during test time. In particular, we look at out-of-domain settings where the test datasets are significantly different from the datasets used to train our deep learning model. Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik

2 Jahre, 7 Monate

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Einladung: Informatik-Oberseminar Herr Martin Liebenberg

von Leany Maaßen

+********************************************************************** * * * Einladung * * * * Informatik-Oberseminar * * * +********************************************************************** Zeit: Montag, 22. November 2021, 10:00-11:00 Uhr Zoom: https://rwth.zoom.us/j/95217813154?pwd=RkQ1ZTllbi94OUZiZDRNRE15eGpHZz09 Meeting ID: 952 1781 3154 Passcode: 596536 Referent: Herr Dipl.-Inform. Martin Liebenberg LuFG Informatik 5 Thema: Autonomous Agents for the World Wide Lab Artificial Intelligence in the Manufacturing Industry Abstract: The Internet of Production (IoP) is a research programme, where 30 interdisciplinary institutes work on revolutionising the manufacturing industry. A central concept of the IoP is the World Wide Lab (WWL) by which in a lab of labs the data of many manufacturing processes should be made available as if the data came from ones own manufacturing processes. With this data, which we receive from the WWL, we want to build Digital Shadows that are condensed or aggregated data for a specific purpose, such as a reduced mathematical model or a trained neural network. An early vision of the usage of the IoP is a Google-like web search, where one can pose a manufacturing problem and get in return an answer with which one can improve ones production process or build new products. In my thesis, I propose a solution to realise such a scenario based on Artificial Intelligence (AI) methods, which I call WWL Agents. Inspired by the ideas of the Semantic Web, these agents should automate the search for data, knowledge or Digital Shadows in the WWL for specific manufacturing problems, which we think is impractical to do manually. Furthermore, WWL Agents should apply the found information to build Digital Shadows or improve manufacturing processes. In this talk, we present the development of WWL Agents from three different perspectives. First, we consider it from the perspective of building Digital Shadows in a cross-domain collaboration. The second perspective relates to modelling the behaviour of WWL agents. Finally, we discuss the infrastructure required by a WWL Agent to provide semantic interoperability in the WWL. By these means we obtain a powerful concept by which the user can get the precise meaning of an answer and, through provenance information, knowledge about the origin of entities of the answer. Moreover, we demonstrate applications for WWL Agents in manufacturing in one exemplary use case where the agents plan production processes. In hot rolling, we show that, with local search, agents can find very quickly schedules, which could be used to repair failed rolling schedules during operation. Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik _______________________________ Leany Maaßen RWTH Aachen University Lehrstuhl Informatik 5, LuFG Informatik 5 Prof. Dr. Stefan Decker, Prof. Dr. Matthias Jarke, Prof. Gerhard Lakemeyer Ph.D. Ahornstrasse 55 D-52074 Aachen Tel: 0241-80-21509 Fax: 0241-80-22321 E-Mail: maassen(a)dbis.rwth-aachen.de

2 Jahre, 7 Monate

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Einladung: Informatik-Oberseminar Svenja Noichl

von Lehr- und Forschungsgebiet Informatik 9

+********************************************************************** * * * Einladung * * * * Informatik-Oberseminar * * * +********************************************************************** Zeit: Montag, 4. Oktober 2021, 10.00 Uhr Ort: Zoom-Videokonferenz (https://rwth.zoom.us/j/93693721093?pwd=OWo0eXJaajgram9lY1hxUVE1N0lXZz09) Referent: Svenja Noichl M.Sc. Lehr- und Forschungsgebiet Informatik 9 Thema: InfoBiTS: Informatische Bildung für Technikferne Seniorinnen und Senioren Abstract: Digitale Kompetenzen gewinnen im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung in allen Bereichen des alltäglichen Lebens zunehmend an Relevanz. Dies gilt auch für ältere Personen, welche bisher wenig oder keine Berührungspunkte mit digitalen Technologien hatten. Unter Digitalkompetenz oder digitaler Kompetenz wird hier die Kombination aus Medienkompetenz und Informatikkompetenz verstanden, also die Kombination aus Aspekten der Medienkunde, Medienkritik, Mediennutzung und Mediengestaltung sowie Grundkenntnissen über unter anderem die Funktionsweisen von Informatiksystemen. Während in bestehenden Angeboten für ältere Menschen, wie z. B. Computer-, Smartphone- oder Tabletkursen, bei Peer-Learning Angeboten oder bei Technikbegleitung und Sprechstunden, zumeist die Medienkompetenz adressiert wird, soll das hier entwickelte Angebot einen größeren Fokus auf die Informatikkompetenz legen. Durch die Vermittlung von Ideen und Konzepten aus der Informatik, soll so über die reine Nutzungskompetenz digitaler Endgeräte hinaus, übertragbares Wissen dieser Domäne gefördert werden. Die Zielgruppe sind Personen ab 50 Jahren, welche keine bis wenig Vorerfahrung mit digitalen Technologien besitzen. Um den Lernerfolg in dem für die Zielgruppe neuen Gebiet bestmöglich zu unterstützen, ist die Berücksichtigung der Geragogik unerlässlich. Drei wichtige Aspekte stellen hierbei (1) das Lernen mit Gleichgesinnten, (2) das Lernen in einem geschützten Raum sowie (3) schnelle Hilfe bei Fragen und Problemen dar. Das hier entwickelte Angebot setzt daher nicht auf eine alleinige Nutzung der entwickelten Lernapp (InfoBiTS), sondern bettet diese in ein Kurskonzept ein. Bewährt hat sich dafür ein Workshopsetting. Ein Onlinesetting ist mit Einschränkungen ebenfalls möglich. Die InfoBiTS-App beinhaltet vier Lernmodule, welche sich mit den Themen Kommunikation, Funktionsweise des Internets, mobile Geräte und das Internet sowie Datenschutz und Datensicherheit befassen. Die Module adressieren hierbei jeweils Kompetenzen aus dem Curriculum für Seniorinnen und Senioren, welches im Rahmen dieser Arbeit entwickelt wurde und auf nationalen und internationalen Schulcurricula sowie Interessen der Zielgruppe, welche in einem Fragebogen mit 123 Teilnehmenden erhoben wurden, basiert. Für die konkrete Themenauswahl waren darüber hinaus Themen aktueller Relevanz sowie Anknüpfungspunkte an den Alltag der Zielgruppe, z. B. die Kommunikation mit (entfernt lebenden) Kindern und Enkeln, maßgeblich. Während die Pilotstudie im Workshopsetting durchgeführt wurde, erfolgte die Evaluation, aufgrund der Einschränkungen durch die vom Coronavirus SARS-CoV-2 ausgelöste Pandemie, im Onlinesetting. Insgesamt nahmen 19 Personen zwischen 50 und 84 Jahren teil. Die Evaluation zeigte insbesondere, dass sich das Gefühl der Kontrolle im Umgang mit und über die Technik im Vergleich zu vor dem ersten Modul und nach dem letzten Modul signifikant verbesserte. Weiterhin deuten die Ergebnisse einer modulbezogenen Selbsteinschätzung sowie die Bearbeitung der Aufgaben innerhalb der Module darauf hin, dass die angestrebten Lernziele in den Modulen weitestgehend erreicht werden konnten, was auf eine Förderung der adressierten Kompetenzen aus dem Curriculum hindeutet. Letztlich weißt die Auswertung des DigComp 2.1, dem europäischen Referenzrahmen für digitale Kompetenzen, nicht nur auf eine Verbesserung der erwarteten Kompetenzen hin, sondern auch auf eine Verbesserung weiterer Kompetenzen, wie beispielsweise im Bereich des Umgangs mit technischen Problemen. Es laden ein: die Dozentinnen und Dozenten der Informatik

2 Jahre, 9 Monate

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Einladung: Informatik-Oberseminar Dimitri Bohlender

von Bohlender, Dimitri

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2 Jahre, 9 Monate

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2023

2022

2021

2020

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2018

informatik-vortraege