Web-Science-Labor der Hochschule Hannover
In unserem neuen Videopodcast zu Lernen und Lehren in Zeiten der Corona-Krise hat sich Gerrit Wucherpfennig vom QpLuS-IM-Projekt mit Studierenden des Studiengangs Informationsmanagement zu ihren bisherigen Erfahrungen in den letzten Wochen unterhalten.
Wie erleben sie die Corona-Auswirkungen im Studium? Wie funktioniert die Lehre? Und wie kommen beide persönlich damit zurecht? Antworten findet ihr im folgenden Videopodcast:
Hier finden Sie einen Überblick zu ersten Ergebnissen im Forschungsprojekt nITo.
Seit diesem Sommersemester (März 20) ist das WebLab an einem neuen Forschungsprojekt mit dem Titel „nITo: Nutzerzentrierte IT-Kompetenzoptimierung„ beteiligt
nITo befasst sich mit IT-Kompetenz-Exploration in Hannover.
Aktuell ist eine Bachelorarbeit zu nITo bereits abgeschlossen und vier weitere laufen. Falls Sie auch noch ein Thema suchen, werden Sie vielleicht hier fündig.
Weitere Einzelheiten wie Forschungsziel und -schwerpunkte finden Sie hier.
Autorin: Linda Görzen
Dieser Beitrag im Überblick:
”Signals always point to something. In this sense, a signal is not a thing but a relationship. Data becomes useful knowledge of something that matters when it builds a bridge between a question and an answer. This connection is the signal.”
― Stephen Few, Signal: Understanding What Matters in a World of Noise[5]
Unter Data Mining versteht man einen Prozess, bei dem man mithilfe anspruchsvoller mathematischer und statistischer Algorithmen in großen Datenmengen nach Mustern, Trends und Zusammenhängen sucht.[1] Die Besonderheit des Data Mining ist die automatische Generierung der neuen Hypothesen aus den Datenmengen.[4] So kann man beispielsweise anhand der Verkaufsdaten untersuchen, ob und wann Kunden, die Produkt A gekauft haben, auch Produkt B kaufen.
Ziele der Untersuchung einer Datenmenge können unterschiedlich sein. Je nach Ziel gibt es im Data Mining dafür passende Aufgabenstellungen beziehungsweise -typen und dazugehörige Methoden. Typische Aufgabentypen sind Klassifikation, Regressionsanalyse, Assoziationsanalyse, Ausreißererkennung und Clusteranalyse. Darüber hinaus werden die Aufgabentypen des Data Mining oftmals nur in zwei Gruppen eingeteilt. Diese sind Beobachtungsprobleme (Clusteranalyse, Ausreißererkennung) und Prognoseprobleme (Klassifikation, Regressionsanalyse). [6]
Die Objekte der vorhandenen Daten werden anhand ihrer Merkmale in Klassen zusammengefasst. Die dadurch gebildeten Klassenmengen dienen als Grundlage für die Entwicklung eines Klassifikationsmodells. Mit dem Klassifikationsmodell lässt sich nun die Klassenzugehörigkeit eines neuen Objekts automatisch vorhersagen.[2]
Die Regressionsanalyse basiert auf den Konzepten der Varianz und Kovarianz. Dies bedeutet, es wird nach Zusammenhängen beziehungsweise Abhängigkeiten zwischen Variablen gesucht. Meistens setzt man eine Regressionsanalyse bei Prognosen und Vorhersagen ein.[3]
So ist es möglich, aus den historischen Daten der Umsätze eines Kunden und seinem Wohnort eine Kennzahl zu ermitteln. Diese Kennzahl kann beispielsweise der zu erwartende Umsatz, den der Kunde in Zukunft einbringen wird, sein.[8]
Bei der Assoziationsanalyse untersucht man die einzelnen Datensätze eines Datenbestandes auf Zusammenhänge, bei denen auf ein Ereignis konsequent ein anderes folgt. [8] Diese Zusammenhänge werden über Wenn-dann-Regeln beschrieben. Typischer Anwendungsbereich der Assoziationsanalyse ist die Untersuchung des Warenkorbes. Ein Beispiel dafür ist folgendes: Wenn ein Kunde Mehl kauft, dann kauft er wahrscheinlich auch die Butter. Die Assoziationsanalyse kann aber auch für die Untersuchung komplexerer Zusammenhänge benutzt werden. Etwa, in welchem Zeitabstand nach dem Kauf des Produktes A, der Kauf des Produktes B erfolgt. [1]
Ausreißer sind die Werte, die deutlich von den erwarteten Werten abweichen und gar nicht in die Messreihe passen. Sie können die Datenergebnisse stark verzerren und ungültig machen. Aus diesem Grund muss ein Datenbestand von den Ausreißern bereinigt werden. [3] Die Verfahren zur Analyse von Ausreißern sollen mithilfe der historischen Daten die Wahrscheinlichkeit ermitteln, mit der ein neuer Datensatz ein Ausreißer ist. Dieser soll dann entweder automatisch gelöscht oder zur manuellen Analyse gesammelt werden. [8]
Die zentrale Aufgabe einer Clusteranalyse ist es, neue Kategorien bzw. Gruppen zu identifizieren. Denn im Gegensatz zu Klassenanalyse sind bei dieser Methode die Klassen nicht vorgegeben. Bei der Clusteranalyse werden große Datenmengen in kleinere Gruppen eingeteilt (siehe Abbildung 1). Die Mitglieder eines Clusters sollen möglichst ähnliche (homogen) Eigenschaften aufweisen. Die einzelnen Clusterkategorien sollen sich wiederum möglichst stark unterscheiden (heterogen).[7]
Da die Cluster ohne Vorwissen generiert werden, ist es nicht immer eindeutig, was die Cluster ähnlich macht und ob sie auch inhaltlich relevant sind. Für eine Aufklärung sind zusätzliche Analysen zuständig.[7]
Abbildung 1: Clusteranalyse[9] (Autor: Chire Linzenz: CC BY-SA)
Im folgenden Video sind weitere Informationen zum Thema Methoden beziehungsweise Aufgabentypen des Data Mining mit dazugehörigen Beispielen zu finden:
Das Anwendungspotenzial des Data Mining ist vielfältig, da es in unterschiedlichen Bereichen verwendet werden kann. Aber vor allem in der Wirtschaft spielt es eine große Rolle. Mit dem Einsatz der Datenanalyse durch Data Mining können sich Händler besser auf das Kaufverhalten der Kunden anpassen und ihnen ein besseres Einkaufsserlebnis sowohl online als auch im Laden anbieten. Ferner können Banken und Versicherungen die Bonität ihrer Kunden schneller beurteilen.
Nichtsdestotrotz sollte man immer bedenken, dass die Daten nicht immer vollständig oder zum Teil fehlerhaft sein können, was zu verfälschten Resultaten führt. Somit ist die Qualität der Daten ausschlaggebend für aussagekräftige Ergebnisse.
Quellen:
1 Computerwoche (2015): Was ist bei Predictiv Analytics? Online unter: https://www.tecchannel.de/a/was-ist-was-bei-predictive-analytics,3199559,2 [Abruf am 25.01.2020]
2 Dürr, Holger (2004): Anwendungen des Data Mining in der Praxis. Online unter: http://www.mathematik.uni-ulm.de/sai/ws03/dm/arbeit/duerr.pdf [Abruf am 25.01.2020]
3 Entwickler.de (2014): Data Mining: typische Verfahren und Praxisbeispiele. Online unter: [Abruf am 25.01.2020]
4 Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik Online – Lexikon (2019): Data Mining. Online unter: https://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/wi-enzyklopaedie/lexikon/daten-wissen/Business-Intelligence/Analytische-Informationssysteme–Methoden-der-/Data-Mining/index.html [Abruf am 25.01.2020]
5 Goodreads (2020): Signal Quotes. Online unter: https://www.goodreads.com/work/quotes/45158439-signal-understanding-what-matters-in-a-world-of-noise [Abruf am 30.01.2020]
6 MSO Digital (2019): Data Mining. Online unter: https://www.mso-digital.de/wiki/data-mining/ [Abruf am 25.01.2020]
7 Novustat (2019): Data Mining Methoden – ein verständlicher Überblick über die wichtigsten Verfahren. Online unter: https://novustat.com/statistik-blog/data-mining-methoden-ueberblick.html [Abruf am 25.01.2020]
8 Ordix AG (o. J.): Data Mining in der Praxis (Teil I). Online unter: https://www.ordix.de/ordix-news-archiv/1-2017/data-mining-in-der-praxis-teil-i-was-ist-data-mining.html [Abruf am 25.01.2020]
9 Wikipedia commons (2016): EM-Gausian-data.svg. Online unter: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:EM-Gaussian-data.svg [Abruf am 31.01.2020]
Dieser Beitrag ist im Rahmen der Lehrveranstaltung Content Management im Wintersemester 2019/20 bei Andre Kreutzmann (und Monika Steinberg) entstanden.
In seiner Bachelorarbeit mit dem Titel “Analyse und Klassifikation der hannoverschen IT Kompetenzen in einer variablen Datenbasis“ schreibt Matthias Olbrisch (2019) in seinem Abstrakt:
„Die allgemeine Digitalisierung und besonders die IT-Branche in Hannover, stellen Arbeitgeber*innen vor große Herausforderungen. Berufsbezeichnungen im IT-Sektor zeichnen sich im Gegensatz zu klassischen Berufsfeldern nicht dadurch aus, dass sie vereinheitlicht sind. Unterschiedlichste Berufsbezeichnungen verlangen oftmals identische Kompetenzen. Die Kompetenzen und Fähigkeiten der Arbeitnehmer*innen stehen ebenso immer mehr im Fokus der Arbeitgeber*innen, wie die Bereitschaft der permanenten Weiterbildung.
Zielgebend der vorliegenden Abschlussarbeit ist eine Datenbasis zu liefern, die den Anspruch hat, die bereits beschriebenen Herausforderungen zu analysieren und zu klassifizieren. Zunächst ist daher eine Klassifikation, der auf dem hannoverschen Jobmarkt gesuchten IT-Kompetenzen, zu erstellen. Vorbereitend wird eine Marktanalyse angefertigt, die sowohl Jobsuchmaschinen auf ihre Kompetenzorientierung als auch IT-Kompetenzklassifikationen untersucht.
Die erstellte Klassifikation bildet anschließend die Grundlage für das Kompetenzmatching zwischen Klassifikation und den Kompetenzen, die hannoversche IT-Studierende erlernen, um zu verdeutlichen, in welchen Kompetenzen Weiterbildungsbedarf besteht. Die entstandene Datenbasis wird in einer MySQL Datenbank präsentiert, um eine möglichst flexible Verwendung und Weiterentwicklung des Datenbestands zu ermöglichen.“
Die Bachelorarbeit von Matthias ist Teil unseres Forschungsprojekts nITo (Nutzerzentrierte IT-Kompetenzoptimierung). Sie wurde vorbildlich über SerWisS veröffentlicht und ist als Volltext zu finden unter:
Das Vermitteln von agilen Arbeitsmethoden ist für viele Menschen zwar interessant, jedoch sind Vorträge über solche Themen oftmals monoton und reizlos. Die Agile Kitchen GmbH hat sich einen individuellen Weg ausgedacht, um diese agilen Methoden auf unterhaltsame Weise zu vermitteln. Sie haben einen Kochkurs entwickelt, der nach dem Scrum-Prinzip funktioniert. Durch die metaphorische und praktische Anwendung lernt der Nutzer nach dem Learning-by-Doing-Prinzip.
Sowohl die Mitarbeiter eines Unternehmens, als auch Einzelpersonen, die sich privat weiterbilden möchten, können diesen Kurs als Fortbildungsmaßnahme besuchen.
Das Learning-by-Doing-Prinzip ist eine effektive Art zu lernen. Diese Methode setzt darauf, dass direkt Erfahrungen gesammelt werden können und bewusst aus Fehlern gelernt werden kann.
Das Angebot des agilen Kochens ist individuell anpassbar. Es werden vier verschiedene Kurse offeriert, welche je nach Zielgruppe gebucht werden können.
Alle Schritte von Scrum werden hierbei erklärt und anhand einer Metapher dargestellt. Nach dem Start werden die Teilnehmer in Kochteams aufgeteilt. Kurz darauf beginnt der Prozess bei dem bspw. einWarenkorb den Product Backlog bildet.
Hier geht’s zum Scrum-Kochkurs: https://www.wuv.de/karriere/dieser_kochkurs_vermittelt_wie_scrum_funktioniert
Dieser Artikel wurde zur Bachelorarbeit „Anwendbarkeit der Prinzipien von Neue Arbeit in mittelständischen Unternehmen“ von Ivo Fehn verfasst.
Wenn Ihr mehr zum Thema New Work und KMUs lesen möchtet findet Ihr die gesamte Bachelorarbeit von Ivo hier als pdf-Datei.
In der Bachelorarbeit von Sarah Büchting (2019) mit dem Titel „Webbasierte Programmierplattformen für Kinder im Vergleich“ wird thematisiert, wie Coding zu Zwecken der sich im Umbruch befindenden MINT-Bildung eingesetzt werden kann und welche Kompetenzen durch das Erlernen von Programmierfähigkeiten gefördert werden.
Darüber hinaus wird ein Bezug zur Informatik als Herkunftswissenschaft des Coding hergestellt und die Relevanz einer frühzeitigen Aneignung von Programmierfähigkeiten in einer digitalen Gesellschaft beleuchtet.
Eine Analyse der webbasierten Programmierplattformen Open Roberta Lab, Scratch, Sprite Lab von Code.org und TurtleCoder, die zur Vermittlung von Programmierfähigkeiten bei Kindern genutzt werden können, gibt Aufschluss darüber, ob sich die benannten Programmierplattformen auch für den Einsatz in außerschulischen Bildungseinrichtungen, wie etwa öffentlichen Bibliotheken, eignen.
Die Bachelorarbeit von Sarah wurde vorbildlich über SerWisS veröffentlicht und ist als Volltext zu finden unter:
Autoren: Laili Ghods, Cemre Toppuz und Ogulcan Aktas
PWA: Informationsmanagment – Info
Unsere PWA soll einige allgemeine Informationen über unseren Studiengang vorstellen. Dabei haben wir uns die Texte von der offiziellen Webseite des Studiengangs genommen: https://im.f3.hs-hannover.de/studium/
Die Progressive Web App soll folgende Anforderungen (Use-Cases) erfüllen:
2. Progressive Web App
3. Single Page Applikation
Zuerst galt es die React App zu erstellen. Dafür haben wir ein nützliches Tool benutzt: https://github.com/facebook/create-react-app
create-react-app erlaubt es mit einigen wenigen Kommandozeilen eine React App zu erstellen und zu deployen.
Mit dem Tool konnten wir die App mit folgenden Befehl generieren:
Daraus entsteht dann folgende Dateistruktur und App.js:
Um die Navigation in React zu gewährleisten, haben wir uns für ein weiteres nützliches Tool entschieden: react-router-dom (https://github.com/ReactTraining/react-router/tree/master/packages/react-router-dom)
Der react-router-dom bietet eine Vielzahl an Möglichkeiten an die Navigation so umzusetzen, dass der Code sauber bleibt und die Applikation eine Single-Page-Applikation bleibt. (Beim Aufruf der Unterseiten wird nicht die komplette Seite neu geladen.) Nach Implementation der Navigation mit Hilfe des Tools ergibt sich folgende index.js:
Wir wollen die Unterseiten Inhalt, Struktur, Zeitplan und Praxisphasen von https://im.f3.hs-hannover.de/studium/ in der PWA darstellen. Dafür haben wir jeweils eine JavaScript Datei erstellt. Daraufhin wurden sie in die index.js importiert und in die Navigation eingebunden (siehe Punkt 2 screenshot). Hier als Beispiel die inhalt.js:
Dies wurde analog für die anderen drei Seiten ebenfalls umgesetzt.
Als wir die React Applikation soweit fertig hatten, galt es als nächstes daraus auch eine PWA zu generieren. Dafür nutzen wir das Chrome Tool Lighthous – Audits (https://developers.google.com/web/tools/lighthouse/)
Das Tool kann Webseiten darauf prüfen, ob diese PWA geeignet sind. Die Ergebnisse unseres ersten Tests waren wie folgt:
Als wir online recherchiert haben, sind wir auf folgende Anleitung gestoßen:
https://dzone.com/articles/a-step-by-step-tutorial-for-developing-a-progressi
Die Anleitung beschreibt Schritt für Schritt, wie man aus einer react Applikation eine PWA erstellt.
Damit die Seite auch funktionieren kann, wenn der Nutzer offline ist (welches eine Voraussetzung für PWA’s ist), mussten wir einen ServiceWorker registrieren. Dafür haben wir eine worker.js Datei erstellt:
Und die index.html angepasst, sodass die App prüft, ob der genutzte Browser einen ServiceWorker unterstützt:
Natürlich muss auch der ServiceWorker noch in der index.js registriert werden:
Als nächstes haben wir die Splash-Icons hinzugefügt und Anpassung an der manifest.json durchgeführt. Dadurch kann der Nutzer die Webseite als App herunterladen und offline nutzen. Die gesetzten Icons werden dann als Verknüpfungssymbol genutzt:
Nach den Anpassungen gab uns der Test von Lighthouse Audits folgendes Ergebnis:
Da unsere PWA nun startklar war, mussten wir diese nur noch deployen. Dafür reichte ein einzelner Befehl in der Kommandokonsole:
Damit wurde der Ordner “build” generiert, welcher auf den Produktionsserver (unser webspace) hochgeladen werden konnte.
http://ogulcanaktas.wp.hs-hannover.de
Im Studiengang Informationsmanagement an der Hochschule Hannover sind im Rahmen des Kurses Entwicklung von Multimediasystemen I (Wintersemester 2018/19, Prof. Dr.-Ing. Steinberg, Viktor Eisenstadt) einige gute Progressive Web Apps (PWA) mithilfe des JavaScript-Frameworks ReactJS entstanden. Verwendete Techniken sind HTML5, CSS3 und JavaScript.
Die besten PWAs stellen wir euch hier in den nächsten Wochen nach und nach vor.
Wir wünschen Euch ein frohes 2020 und einen guten Start ins neue Jahrzehnt!
Viel Begeisterung, Glück und Gesundheit!
Euer WebLab-Team <3
Seit Januar 2019 ist das WebLab Teil des QpLuS-IM-Projekts im Studiengang Informationsmanagement. Auch QpLuS-IM widmet sich dem Ausbau von Blended-Learning-Szenarien sowie mehr Selbststeuerungskompetenz durch digitales Lernen und führt so den WebLab-Ansatz wunderbar weiter, wie im Detail auf der QpLuS-IM-Projekt-Website zu lesen ist.
Da sich Einige des ursprünglichen 2017er WebLab-Teams inzwischen leider (und auch nicht „leider„, weil ja genau richtig so) im Studiums-Endspurt mit Praktika und Bachelorarbeit befinden, haben wir inzwischen tolle Unterstützung durch fünf neue studentische Hilfskräfte bei QpLuS-IM und im WebLab. Wer das genau ist und was sie so machen, finden Sie unter WebLab-Team und auf der QpLuS-IM-Website.