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Entsteht in der Postmoderne eine neuartige Relation zwischen Privatheit und Öffentlichkeit? Wenn es eine Neurelationierung gibt, lässt sich diese als Vermischung von Privatheit und Öffentlichkeit verstehen? Wie lässt sich diese Relationierung als Phänomen beschreibbar machen? Es ist das Anliegen dieser Forschungsarbeit, diese Fragen zu klären. Sie hat sich hierfür drei Bereiche gesucht, in denen es Anzeichen für eine Vermischung von Privatheit und Öffentlichkeit gibt. Dieses sind drei öffentlich zugängliche (digitale) Verbreitungsmedien: Online-Kommentarbereiche am Beispiel eines Kommentarbereichs der ZEIT-Online, Social Network Sites am Beispiel von Instagram sowie Polit-Talkshows am Beispiel einer Folge der Sendung ‚Studio Fried-man‘. Diese drei Bereiche wurden anhand von Fallbeispielen empirisch analysiert. Die empirische Untersuchung wurde in wissenschaftlichen Papern dokumentiert und die Paper wurden in fachspezifischen peer-reviewed Journals bzw. Sammelbänden eingereicht bzw. veröffentlicht. Die vorliegende Arbeit soll nun die Ergebnisse der empirischen Forschung in das Gesamtkonzept der Forschungsarbeit integrieren. Dieses Konzept sieht vor, die Begriffe Privatheit und Öffentlichkeit in theoretischer Hinsicht zu definieren und zu systematisieren, sodass sie einen theoretischen Rahmen bilden, der durch die Empirie auf seine Be- bzw. Widerlegbarkeit geprüft werden kann.
Dementsprechend soll zunächst ein Einstieg in die theoretische Aufarbeitung der Begriffe Privatheit und Öffentlichkeit gegeben werden. Diese wird sich sehr stark an der von Hannah Arendt erarbeiteten Auffassung von Privatheit und Öffentlichkeit orientieren und es wird zu zeigen sein, inwiefern dieses Konzept fruchtbar für das weitere Vorgehen ist. Denn, so die weitere Argumentation, die Öffentlichkeit stellt einen Bereich dar, in dem sich Macht materialisieren kann. In der Postmoderne wird Öffentlichkeit vornehmlich über (digitale) Verbreitungsmedien hergestellt. Daher wird hieran anschließend dargelegt werden, wie sich Macht als Kommunikationsmacht in der Öffentlichkeit der Verbreitungsmedien manifestiert. Auf Basis dieser theoretischen Konzeptionalisierung der Begriffe Privatheit, Öffentlichkeit und Kommunikationsmacht wird dann ein analytisches Gerüst erarbeitet werden, das eine Kategorisierung der untersuchten Verbreitungsmedien anhand der Dimensionen Privatheit und Öffentlichkeit ermöglicht. Dies lässt eine Systematisierung der Erkenntnisse der empirischen Untersuchung zu und gestattet eine Integration der Paper in das Gesamtkonzept dieser Forschungsarbeit.
According to the cognitive action architecture approach (CAA-A; Schack, 2002, 2004), mental representations play a central role in movement control, as they are hierarchically structured in long-term memory and differentiate due to expertise. By means of structural dimensional analysis - motoric (SDA-M; Schack, 2012), movements are subdivided into basic action concepts (BACs) that are related to each other, to make mental representation structures visible. The method seeks to psychometrically depict the structural dimensions of conceptually ordered motor knowledge, both case-by-case and group-specific, and has been applied to a variety of sports contexts (Land, Volchenkov, Bläsing, & Schack, 2013). Although the examination of mental representations seems promising regarding the gain of insights into the structure of movements, motor learning processes and the relation of cognitive and movement structures, research in the field of educational research has not been conducted so far. Therefore, the aim of this dissertation project is to address the main research question: What influence can the knowledge about mental representation structures of movements have in the context of physical education and the optimization processes of learning and teaching?
The research issue, research program and research questions are presented in the general introduction of this thesis (chapter 1). To answer the main research question, three different perspectives are introduced in the main part.
The first perspective focuses on the structure of motor skills and the methodological approach to acquiring the mental representation structures. The practical implementation of the SDA-M is discussed in a text-image comparison of questionnaire items (chapter 2). The study aimed at determining an appropriate item format for the use of the SDA-M in the context of physical education. In light of the findings, the use of text or combined items is recommended when applying the SDA-M to children or adolescents.
The second perspective focuses on knowledge about the mental representation structure of learners and their execution of the skill. Based on pupils’ mental representation structure, specific instructions are developed that might contribute to the optimization of movement execution (chapter 3). Results revealed that specific instructions based on pupils’ mental representation of a gymnastics skill have a positive impact on their mental representation structure and on their motor performance.
The third perspective focuses on knowledge about the mental representation structure of teachers, here represented by sports students, examining its relation with their evaluation of pupils’ movements (chapter 4). Results indicate that more structured mental representations are linked with a more precise performance evaluation. Therefore, a relation between physical education students’ mental representation structure and their evaluation of gymnastics skills can be assumed.
Conclusively, in the general discussion, the key findings are highlighted, limitations are discussed and an outlook concerning practical implications and further research is provided (chapter 5). In sum, according to the findings of this dissertation, the acquisition and analysis of the structure of mental representations might constitute an effective means of optimizing the quality of physical education and can be seen as important for improving physical education teacher training as well as motor learning processes in general.
Infolge des gesellschaftlichen Wandels haben sich die Aufgaben und auch ihre Prioritätensetzung in der Pflegekinderhilfe verändert. Bspw. stellen sich die Ansprüche an erzieherische Fähigkeiten über die Pflegepersonen verfügen sollen, umfangreicher dar als noch vor Jahrzehnten. Zudem war eine Zusammenarbeit mit den Geburtseltern bis weit in das 20. Jahrhundert nicht vorgesehen. Gleichzeitig sind die bestehenden Beschreibungen der Pflegefamilie bis heute unscharf und in ständiger Veränderung darüber, wie eine (Pflege-) Familie aussehen soll, was sie charakterisiert, welche Aufgaben, welche Rollen vergeben werden. Die Forschung hat bisher zu wenig zur Weiterentwicklung beigetragen.
Angesichts dessen bestehen Widersprüche für derartige Ausprägungen, wenn die sich wandelnden und als Norm festgelegten Lebensweisen nicht mit den sie umgebenden Umwelten harmonieren. Ihre Auswirkungen treten verstärkt auf der operativen Ebene hervor.
Das vorliegende Forschungsprojekt hat Erstgespräche zwischen Fachkräften für Pflegekinder und Bewerbenden um ein Pflegekind evaluiert. Die in der Untersuchung freigelegten Ambivalenzen zeigen auf, dass sich einerseits die Anforderungen an den Pflegeauftrag gewandelt haben und andererseits diese veränderten Ansprüche offenbar in der Praxis noch nicht zufriedenstellend gelöst wurden. Deren Auftreten hat aber Auswirkungen u.a. auf die Herstellung eines gemeinsamen Arbeitsbündnisses in einem ersten Gespräch zur Aufnahme eines Pflegekindes sowie anschließend auf das Alltagsgeschehen während eines Pflegearrangements.
Die Ergebnisse dieses Forschungsprojekts können als Grundlage dienen, ein transparentes und an den Bedarfen von Pflegefamilien orientiertes Vorgehen zu generieren.
Arthropod herbivores act as mediators for effects that cascade up and down the trophic chain. Therefore, herbivory plays an important role for driving ecosystem processes and influencing ecosystem structures and functions. Generally, ecosystem processes are mediated by interactions between organisms. The plant community composition is influenced by competitive interactions among plants, which is affected by herbivore species. Leaf area loss to insects can reduce tree growth, but alters material flows from canopies to forest soils. Therefore, the chemical quality of litter is changed (increases in nitrogen content) through enhanced nutrient cycling rates caused by herbivory.
Climate and microclimate can affect insect physiology and behaviour directly or indirectly through climate-induced changes of host plants. Temperature determines the geographical range, site and timing of activities, success of oviposition and hatching, and the duration of developmental stages of arthropod herbivores. The activity of poikilothermic insects increases with temperature, and therefore growth and consumption rates are enhanced. However, morphological and functional leaf traits that determine host plant palatability often mediate indirect environmental effects on herbivory. Leaf palatability is determined by leaf toughness, nutrients, and defence compounds. In warm environments, expected high rates of arthropod herbivory can then be suppressed by negative changes of leaf traits.
Microclimate gradients are found across the different strata of forest ecosystems. Abiotic factors change vertically between forest layers due to a micro-environmental gradient. Along the vertical gradient, microclimate is affected by the light regime, with increasing temperatures and decreasing humidity from understorey to upper canopies. Various organisms are distributed along the vertical forest gradient based on changes in environmental conditions and in the quality and quantity of available resources. Temperate deciduous forests reveal highly stratified arthropod communities with vertical and horizontal distribution patterns. Microclimatic requirements and the availability of food resources along the vertical forest gradient can reflect spatial distributions and preferences of arthropods.
This research study investigated arthropod herbivory on leaves of deciduous tree species along the vertical gradient of temperate forests. A field study with ten forests sites in Central Germany and an experimental study in greenhouses were conducted, addressing effects of microclimate and leaf traits on arthropod herbivory. Juvenile and adult individuals of Fagus sylvatica L. (European beech), the dominant deciduous tree species in Central Europe, were chosen as main research subjects. Furthermore, Acer pseudoplatanus L. (Sycamore maple) and Carpinus betulus L. (hornbeam), two frequent tree species in the forest understorey, were also surveyed.
Motor Imagery, definiert als die mentale Durchführung von Bewegungen ohne die tatsächliche Ausführung selbiger, wurde bereits in den späten siebziger Jahren im Segment des Leistungssports untersucht. Hier zeigte sich, dass die gedankliche Vorstellung von Bewegungsabfolgen, vor der tatsächlichen Durchführung zu einer fehlerverminderten motorischen Ausführung führt. In den folgenden Jahrzehnten konnten zahlreiche Gemeinsamkeiten von vorgestellter und tatsächlich durchgeführter Bewegung aufgezeigt werden. Zudem konnten die dargestellten Effekte neuronalen Aktivierungsmustern und neuroplastischen Mechanismen zugeschrieben werden.
Aufbauend auf dem wachsenden wissenschaftlichen Fundament, fand Motor Imagery Einzug in vielfältige Bereiche der Rehabilitation. Folgend wurden positive Effekte für diverse Zielpopulationen beschrieben. Zu diesen zählen sowohl Patienten mit Complex Regional Pain Syndrome als auch
Patienten nach einem Schlaganfall, mit einer Querschnittssymptomatik oder auch Patienten mit
Morbus Parkinson. Sowohl verminderte Schmerzwahrnehmung, als auch verbesserte Motorik unterliegen den neuronalen Mechanismen, welche mittels Motor Imagery hervorgerufen werden. Im Bereich der Beckenbodendysfunktionen wurde Motor Imagery bislang noch nicht untersucht. Die
vorliegende Arbeit leitet die Thematik des Motor Imagery her und implementiert Motor Imagery erstmalig bei Patienten mit Beckenbodendysfunktionen.
Social media has become an integral part of numerous individuals as well as organizations, with many services being used frequently by a majority of people. Along with its widespread use, the amount of information explodes when people use these services. This demands for efficient tools as well as methods to assist data management and retrieval.
Annotating resources by keywords, known as the tagging task, is a solution to improve categorizability and findability of resources. However, tagging is a human, time-consuming task, which requires the user's focus to figure out many keywords in a short moment and manually enter them into the system. To encourage users to tag their resources more correctly and frequently, tag recommendation is adopted into the social tagging systems to suggest relevant keywords for resources.
In this thesis, we will address the problem of personalized tag recommendation for images and present ways to solve this problem by combining the advantages of the user relation with the images' content. In order to suggest tags for unobserved images, their visual contents are used to replace the index-based information of the image entity in the tagging relations. Because the limitation of low-level features does not show the "content" of images, we propose to utilize a deep learning based approach to learn high-level visual features concurrently with the scoring-tag estimator. For the tag predictor, a latent factor model or a multi-layer perceptron is selected to compute scores of tags by which the top selected tags are sorted in descending order. As a further development upon our findings, we examine the inside and outside context of images to enhance the accuracy of estimators. Regarding the image-inside context, we are motivated by the fact that objects, such as cars or cats are influential on the user's selection criteria. Regarding the image-outside context, the image's surrounding text contributes to the clarity of the image's content for different users. We consider these contextual features as a supporting part which is combined with the mainly visual representation to enhance the tag recommendation performance. Finally, as an additional technique, transfer learning is also adapted to support the proposed models to overcome the limitations of too small training data and boost up their performance. This thesis demonstrates the usefulness and versatility of deep learning approaches for tag recommendation and highlights the importance of the learned image's content in predicting personalized tags. Directions for future work include semantic enhancements to context-based representation and extensions of the content-aware approaches to different recommendation scenarios.
In der vorliegenden Arbeit wird eine Unterrichtseinheit zum Themenbereich Graphentheorie im Mathematikunterricht der Grundschule durchgeführt und der Einfluss dieser Einheit auf die Motivation, das Selbstkonzept, die Einstellung zum Fach Mathematik und die mathematische Leistung der Schülerinnen und Schüler untersucht.
Zu Beginn wird auf die Graphentheorie, ihre theoretischen Grundlagen und ihr didaktisches Potenzial eingegangen, um Gründe für den Einsatz dieses Themengebietes aufzuzeigen. Durch die Darstellung der Graphentheorie als ein mögliches Thema für den Mathematikunterricht der Grundschule werden psychologische Konstrukte herausgearbeitet, die sich mit den Unterrichtsinhalten verbessern lassen könnten. Hierbei handelt es sich um die Verstärkung der Motivation, des Selbstkonzepts, der positiven Einstellung zum Fach Mathematik und die Verbesserung der mathematischen Leistung. Anschließend werden die Stunden der Unterrichtseinheit mit den angestrebten Lernzielen und Kompetenzen dargelegt.
Im Rahmen einer Interventionsstudie erhalten 40 Schülerinnen und Schüler zusätzlich zum Mathematikunterricht eine Unterrichtseinheit im Umfang von fünf Schulstunden zur Graphentheorie und es werden zu zwei Messzeitpunkten die Motivation, das Selbstkonzept, die Einstellung zum Fach Mathematik sowie die mathematische Leistung der Schülerinnen und Schüler erfasst. Die Auswirkungen dieser Unterrichtseinheit auf die genannten psychologischen Konstrukte werden anhand von t-Tests und Varianzanalysen untersucht.
Die Ergebnisse der quantitativen Datenauswertung dieser Interventionsstudie zeigen signifikante Effekte mit kleinen und mittleren Effektstärken für einzelne Bereiche des Selbstkonzepts, der Einstellung sowie der mathematischen Leistung, sodass einige Hypothesen bestätigt werden können. Innerhalb der Interpretation und Evaluation dieser Effekte wird ein Ausblick auf anknüpfende Forschungen gegeben und es werden eigene Zielsetzungen dargelegt.
Für die Hintergrundbeleuchtung bei Anzeigegeräten werden zunehmend LEDs eingesetzt. LEDs zeichnen sich durch eine lange Lebensdauer, geringe Energieaufnahme und kompakte Bauweise aus. Die hohe Emission des blauen Lichts im Spektrum von LEDs kann den menschlichen Organismus negativ beeinflussen.
Bei der vorliegenden Arbeit handelt es sich um die Konstruktion und Realisierung einer neuartigen LED-Hintergrundbeleuchtung unter Einsatz von LED-Clustern mit steuerbarem Farbspektrum. Das System wird über einen Micro-Controller gesteuert, der einen beliebig vorgegebenen tagesverlaufähnlichen Beleuchtungszustand unter Verwendung verschiedener Parameter wie Umgebungslicht, Tageszeit und Farb-wiedergabe aufrechterhält. Ziel ist es, die Blaulichtemission des Lichtspektrums präzise zu regeln.
Die Untersuchungen auf dem eigens hierfür entwickelten Prüfstand haben ergeben, dass die Blaulichtemission einer LED-Hintergrundbeleuchtung durch ein gesteuertes Farb-spektrum gezielt kontrolliert werden kann. Ein positiver Nebeneffekt ist die Möglichkeit, mit dieser Apparatur die Farbtemperatur und die Farbwiedergabe im Farbspektrum zu beeinflussen. Die erzielten Resultate werden insgesamt als Bestätigung für die Ma߬nahmen zur Reduzierung der Blaulichtemission gewertet.
Automating machine learning by providing techniques that autonomously find the best algorithm, hyperparameter configuration and preprocessing is helpful for both researchers and practitioners. Therefore, it is not surprising that automated machine learning has become a very interesting field of research.
Bayesian optimization has proven to be a very successful tool for automated machine learning. In the first part of the thesis we present different approaches to improve Bayesian optimization by means of transfer learning. We present three different ways of considering meta-knowledge in Bayesian optimization, i.e. search space pruning, initialization and transfer surrogate models. Finally, we present a general framework for Bayesian optimization combined with meta-learning and conduct a comparison among existing work on two different meta-data sets. A conclusion is that in particular the meta-target driven approaches provide better results. Choosing algorithm configurations based on the improvement on the meta-knowledge combined with the expected improvement yields best results.
The second part of this thesis is more application-oriented. Bayesian optimization is applied to large data sets and used as a tool to participate in machine learning challenges. We compare its autonomous performance and its performance in combination with a human expert. At two ECML-PKDD Discovery Challenges, we are able to show that automated machine learning outperforms human machine learning experts.
Finally, we present an approach that automates the process of creating an ensemble of several layers, different algorithms and hyperparameter configurations. These kinds of ensembles are jokingly called Frankenstein ensembles and proved their benefit on versatile data sets in many machine learning challenges. We compare our approach Automatic Frankensteining with the current state of the art for automated machine learning on 80 different data sets and can show that it outperforms them on the majority using the same training time. Furthermore, we compare Automatic Frankensteining on a large-scale data set to more than 3,500 machine learning expert teams and are able to outperform more than 3,000 of them within 12 CPU hours.
