BestOf Bachelor: Ein WordPress-Plugin für den Vergleich von Veranstaltungen

Bachelorarbeit von Lukas Fischer: Ein Festival-Plugin für WordPress

In der Bachelorarbeit von Lukas Fischer (2020) mit dem Titel “Konzeption und Anwendung eines WordPress-Plugins für den Vergleich von Veranstaltungenwird thematisiert, wie WordPress über ein selbstentwickeltes Plugin für den komfortablen Vergleich von Festivals eingesetzt werden kann.

In seinem Abstract schreibt Lukas:

“Plugins erweitern die Funktionalität von WordPress und helfen Webseitenbetreibern beim Hinzufügen neuer Elemente oder Funktionen. Dabei muss der Betreiber selbst keinen komplexen Programmcode schreiben. Auch können diese Erweiterungen als Erleichterung bei der Pflege von Informationen und Inhalten dienen. In der vorliegenden Bachelorarbeit wird die Konzipierung, Umsetzung und Anwendung eines solchen Plugins für den Vergleich von Veranstaltungen beschrieben. Dabei findet es Anwendung auf einer Internetseite zum Thema Festivals. Die Informationen bezüglich der Festivals werden per Import in einer Tabelle gespeichert und für den Vergleich dargestellt. Eintragungen können auch händisch getätigt werden, woraus sich schließlich ergibt, dass das Plugin mit seiner Importfunktion eine zeitsparende und sinnvolle Erweiterung ist.”

Die Bachelorarbeit von Lukas wurde vorbildlich über SerWisS veröffentlicht und ist als Volltext zu finden unter:

Das praktische Ergebnis der Bachelorarbeit kann unter https://www.konzertkalender.net/ ausprobiert werden.
 

WebLab-Portfolio: Interaktives Video

WebLab-Portfolio: Interaktives Video

Wir arbeiten an der Konzeption und Umsetzung von interaktiven Videos und Lernszenarien. Hier sammeln wir Beispiele und fertiggestellte Arbeiten zu Interaktivität in Videos.

Interaktives Suchmaschinenvideo mit H5P

Interaktives Video: Wie funktionieren Suchmaschinen?

Im Rahmen von QpLuS-IM hat das WebLab-Team in Zusammenarbeit mit Monika Maßmeyer ein interaktives Video zur Visualisierung der Fragestellung: “Wie funktionieren Suchmaschinen?“ erstellt. Hier das interaktive Video zu der Funktionsweise von Suchmaschinen mit H5P (über den Doppelpfeil in der rechten, unteren Ecke öffnet sich das Video im Vollbildmodus):  H5P ist ein Open-Source-Werkzeug für die …

Neuer Videopodcast: Lernen und Lehren in Zeiten der Corona-Krise

Videopodcast zu Online-Lehre im Corona-Modus

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:

Videopodcast: Lernen und Lehren in Zeiten der Corona-Krise

WebLab-Portfolio: nITo

nITo WebLab Hsh

Hier finden Sie einen Überblick zu ersten Ergebnissen im Forschungsprojekt nITo.

nITo Bachelorarbeiten WebLab 2020

Freie Bachelorthemen 2020: Das können Sie gerade bei uns machen

Freie IM-Themen für Bachelorarbeiten Konzeption und Aufbau einer Foto-Datenbank für den IM-Studiengang Wir benötigen einen Foto-Pool für Studierende und Lehrende: Webbasiert, mit Metadaten versehen für Webseite und Social Media auch die Erstellung von passendem IM-Fotomaterial kann Teil des Themas sein. Freie nITo-Themen für Bachelorarbeiten Im Rahmen des Forschungsprojekts  “nITo: Nutzerzentrierte IT-Kompetenzoptimierung” widmen wir uns der …

nITo WebLab Hsh

WebLab macht nITo: Nutzerzentrierte IT-KompetenzOptimierung

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 …

 

WebLab macht nITo: Nutzerzentrierte IT-KompetenzOptimierung

nITo WebLab Hsh

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.

Aufgabentypen des Data Mining

WebLab HsH: Data Mining

Autorin:  Linda Görzen

Dieser Beitrag im Überblick:

Einführung: Data Mining – Was ist das?

”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]

Klassifikation

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]

Regressionsanalyse

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]

Assoziationsanalyse

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]

Ausreißererkennung

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]

Clusteranalyse

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]

EM-Gaussian-data
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:

Fazit

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: https://entwickler.de/online/datenbanken/data-mining-typische-verfahren-und-praxisbeispiele-115010.html [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.

SneakPeak Bachelor: IT-Kompetenzen analysieren und klassifizieren

WebLab HsH: Bachelorabiet von Matthias Olbrisch, 2019

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:

https://doi.org/10.25968/opus-1562

Videos rundum IM: Das Client-Server-Modell

WebLab HsH: Client-Server-Modell

Das Client-Server-Modell

Autor: Kirill Prokopov

Inhalt:

In der Animation erkläre ich die Rollen von Client und Server. Ebenso wird die Kommunikation zwischen beiden Geräten grob erläutert.

Software:

Verwendet habe ich hierzu die Software „Blender“ (für Animationen, das Compositing und Videoschnitt) und den freien Software Synthesizer „Synth1“ für das Einspielen von Audio.

Die „Hauptdarsteller“ sind dabei Piktogramme von Client und Server und animierte Textelemente, die deren Funktion erklären und verdeutlichen. Die Piktogramme und die Texte liegen auf verschiedenen Ebenen und sind somit im Compositing von „Blender“ separat mit Effekten animierbar.

Realisiert im Compositing sind die Unschärfe- und Helligkeitsanimationen der Piktogramme sowie die Farbwechselanimation des Hintergrundverlaufs. Dies erfolgt simultan zu den erklärenden Texten und deren Keyframeanimationen. Ich setzte Compositing und Ebenen vor allem ein, damit die Rechenzeit pro Bild in einem vertretbaren Rahmen von 15 Sekunden pro Bild bleibt. Ohne Compositing und Ebenen wären es ca. 2 Minuten pro Bild gewesen, was bei knapp 1500 Bildern nicht so schön gewesen wäre.

 Ablauf in Blender:

  • Programm berechnet die Ebene mit den Piktogrammen
  • Programm berechnet die Ebene mit den Texten
  • im Compositing wird der Hintergrundverlauf hinzugefügt und dessen Farbe nach Position in der Animation angepasst
  • über den Hintergrund wird die Ebene mit den Piktogrammen gelegt und je nach Position in der Animation Unschärfe und Helligkeit verändert
  • darüber wird letztendlich die Ebene mit den Texten gelegt und das Endergebnis als Bild abgespeichert
  • dies geschieht Bild für Bild bis die Animation (1481 Bilder) abgearbeitet und alle Einzelbilder abgespeichert sind
  • Titel und Nachspann sind separate Animationen, die ebenfalls im Programm berechnet werden und Einzelbilder ausgeben
  • danach Erzeugung einer kompletten Testanimation ohne Ton im Videoschnittbereich um in Synth1 Synthesizereinstellungen vornehmen zu können.

 Ablauf Synth1:

  • Auswahl einer Synthesizervoreinstellung, die zur Animation passt (nicht langweilig, aber auch nicht zu dominant) und kleinere Anpassungen an der Voreinstellung
  • grobes Einspielen des Synthesizers passend zur Animation als MIDI-Datei, dann kleinere Anpassungen an der MIDI-Datei um das Timing zu verbessern und letztendliche Ausgabe als WAV-Datei

Endschnitt in Blender:

  • hinzufügen der Einzelbilder von Titel, Animation und Nachspann zu Videospuren
  • hinzufügen der WAV-Datei zur Audiospur
  • Ausgabe der kompletten Animation als MP4-Datei.

Das ist meine Animation zum Thema “Das Client-Server-Modell”

Storyboard

Im Studiengang Informationsmanagement an der Hochschule Hannover sind im Rahmen des Kurses Entwicklung von Multimediasystemen I (Wintersemester 2017/18, Prof. Dr.-Ing. Steinberg) einige sehr gute Videos rundum das Studium Informationsmanagement und das studentische Leben an der Expo Plaza in Hannover entstanden. Dabei wurden unterschiedliche, klassische Techniken wie z.B. Erklärvideo, Legetechnik oder Stopmotion verwendet.

Die besten Videos stellen wir euch hier nach und nach vor.

SneakPeak Bachelor: Kochkurs nach Scrum-Prinzip

WebLab HsH: Scrum-Kochkurs

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.

BestOf Bachelor: Webbasierte Programmierplattformen für Kinder im Vergleich

WebLab HsH: Bachelorarbeit von Sarah Büchting, 2019

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:

https://doi.org/10.25968/opus-1326