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Die Arbeitsschulpädagogik war die bedeutendste reform-pädagogische Strömung im deutschsprachigen Raum des beginnenden 20. Jahrhunderts. Ihre Wirksamkeit klingt bis heute nach: im didaktischen Prinzip der Handlungs-orientierung wird dies beispielhaft deutlich.Vor diesem Hintergrund begibt sich die vorliegende Ar-beit auf geschichtliche Spurensuche: Anhand der 46. Volksschule in Dresden, von 1921 bis 1933 offiziell als staatliche Versuchsschule genehmigt, wird die zeitge-nössische Umsetzung dieses pädagogischen Ansatzes in ihrem Facettenreichtum detailliert dargestellt. Der kon-kreten Ausgestaltung von Arbeitsunterricht, Gesamtun-terricht und Gemeinschaftserziehung kommt dabei ein besonderes Augenmerk zu.

Gegenstand der Arbeit ist ein empirischer Vergleich zwischen der professionellen inhaltlichen Erschließung von Webressourcen und ihrem nutzergenerierten Gegenpart, so genannten Social Bookmarks. Während die professionelle Erschließung von Webressourcen meist im Rahmen der redaktionellen Erstellung von Webkatalogen erfolgt, etablierten sich Social Tags etwa ab dem Jahr 2005 im Kontext von Social-Bookmarking- und Social-Cataloging-Diensten. Bei solchen Diensten annotieren Nutzer Bookmarks bzw. wissenschaftliche Ressourcen völlig frei nach ihren Bedürfnissen mittels Social Tags. Aus den Entitäten Nutzer, Ressource und Social Tag entsteht eine dreiseitige Datenstruktur, welche gemeinhin als Folksonomie bezeichnet wird. Untersuchungsgegenstände sind der Deutsche Bildungsserver als Webkatalog sowie Bibsonomy, Delicious und Edutags als Social-Bookmarking-Dienste. Die Daten wurden mittels eines im Rahmen der Arbeit entwickelten Software-Tools zusammengeführt, homogenisiert und gefiltert. In der vorliegenden Arbeit wurde zum einen untersucht, inwiefern sich Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen der professionellen inhaltlichen Erschließung des Webkatalogs und den nutzergenerierten Social Tags der Bookmarking-Dienste charakterisieren lassen. Zum anderen wurde im Rahmen einer zweiten Fragestellung untersucht, inwiefern sich die Folksonomien von Social-Bookmarking-Diensten dazu eignen, an die Redakteure des Webkatalogs gerichtete Empfehlungen für neue Ressourcen und dazu passende Schlagwörter abzuleiten. Die erste Fragestellung wurde mittels einer informetrischen Vergleichsstudie untersucht. Hierzu wurde ein breites Spektrum an Verhältnismaßen (etwa Terme pro Ressource oder Bookmarks pro URL) ermittelt, wie auch Zusammenhangsmaße und Rangkorrelationen. Die Untersuchung zeigte unter anderem, dass bei der professionellen Erschließung im Durchschnitt deutlich mehr Terme pro Ressource vergeben werden. Auch gibt es hier verglichen mit den Folksonomien nur wenige lediglich bei einer einzigen Ressource verwendete Terme. Eine exemplarische Kategorisierung der Terme ergab außerdem einen höheren Anteil inhaltsorientierter Terme beim Webkatalog. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass ein nennenswerter Teil der im themenspezifischen Webkatalog nachgewiesenen Ressourcen auch in den thematisch unspezifischen Bookmarking-Diensten Bibsonomy und Delicious auftritt. Die Beantwortung der zweiten Forschungsfrage erfolgte in einem zweistufigen Verfahren mittels automatisierter Offline-Tests und einer Nutzerstudie. Anhand der Offline-Tests war es möglich, eine Reihe von Heuristiken zur Filterung der Folksonomien zu vergleichen. Basierend auf der Grundmenge der Daten sowie auf der gemäß den Offline-Tests besten Filter-Heuristik wurden den Redakteuren des Webkatalogs Empfehlungen für neue Katalogeinträge und zugehörige Terme zur Bewertung vorgelegt. Eine ergänzende Befragung ermöglichte die Erhebung komplementärer quantitativer und qualitativer Gesamtbewertungen.

The study of vegetation-plot data on a broad geographical scale is of increasing importance in vegetation science. It significantly contributes to the transnational characterisation of vegetation types as well as the better understanding of their large-scale patterns and to habitat typologies, which are important for decision-making processes in European nature conservation. I examined semi-natural, saline and brackish Baltic Sea grasslands which occur on sedimentary flats at the transition between land and sea. Their diverse vegetation is dependent on low intensity grazing (Dijkema 1990). This valuable part of the European cultural landscape (Küster 2004), which is recognized as Annex I priority habitat type (Natura 2000; European Commission 2013), underwent an overall decrease in quality and quantity within the last 150 years, which is frequently related to abandonment. Thus, the coastal grasslands of the Baltic Sea have been assessed as Endangered in the European Red List of Habitats (Janssen et al. 2016). Within this thesis I (i) developed a proposal to integrate vegetation data using non-standard scales into general vegetation analyses, (ii) characterised the vegetation of Baltic Sea grasslands on transnational level, (iii) regarded them from a North-west European perspective, (iv) discussed their nature conservation aspects on European scale, (v) investigated changes in their plant species composition and discussed its possible relation to cessation of grazing and (vi) formulated a monitoring concept important for management planning in nature conservation.

Machine learning is often confronted with the problem of learning prediction models on a set of observed data points. Given an expressive data set of the problem to solve, using powerful models and learning algorithms is only hindered by setting the right configurations for both. Unfortunately, the magnitude of the performance difference is large, which makes choosing right configurations an additional problem that is only solved by experienced practitioners. In this thesis, we will address the problem of hyperparameter optimization for machine learning and present ways to solve it. We firstly introduce the problem of supervised machine learning. We then discuss many examples of hyperparameter configurations that can be considered prior to learning the model. Afterwards, we introduce methods on finding the right configurations, especially those methods that work in the scheme of Bayesian optimization, which is a framework for optimizing black-box functions. Black-boxes are functions where for a given input one can only observe an output after running a costly procedure. Usually, in black-box optimization so-called surrogate models are learned to reconstruct the observations to then offer a prediction for unobserved configurations. Fortunately, recent outcomes show that transfering the knowledge across problems, for example by learning surrogates across different data sets being solved by the same model class, shows promising results. We tackle the problem of hyperparameter optimization in mainly two different ways. At first, we consider the problem of hyperparameter optimization as a recommendation problem, where we want to learn data set features as well as their interaction with the hyperparameter configurations as latent features in a factorization based approach. We build a surrogate model that is inspired by the complexity of neural networks as well as the ability to learn latent embeddings as in factorization machines. Secondly, as the amount of meta knowledge increases every day, surrogate models need to be scalable. We consider Gaussian processes, as they themselves are hyperparameter free and work very well in most hyperparameter optimization cases. Unfortunately, they are not scalable, as a matrix in the size of the number of data points has to be inverted for inference. We show various methods of simplifying a Gaussian process by using an ensemble of Gaussian process experts, which is much faster to learn due to its paralellization properties while still showing very competitive performance. We conclude the thesis by discussing the aspect of learning across problems in more detail than simply learning across different data sets. By learning hyperparameter performance across different models, we show that also model choice can be handled by the proposed algorithms. Additionally, we show that hyperparameter performance can even be transfered across different problem tasks, for example from classification to regression.

Das Ziel der vorliegenden Forschungsarbeit bestand in der Entwicklung und Erprobung zweier für das Kindergartenalter vorgesehenen Fördermaßnahmen zur Prävention von späteren Lese-Rechtschreib- bzw. Rechenschwierigkeiten. Zu diesem Zweck wurde eine Spielesammlung zur Förderung der phonologischen Bewusstheit (ZIK – Zuhören im Kindergarten) sowie eine weitere zur Förderung numerischer Kompetenzen (ZAK – Zahlen im Kindergarten) konzipiert, die jeweils die Vorteile klassischer Förderprogramme sowie moderner alltagsintegrierter Förderkonzepte vereinen sollen. Dabei wurde angenommen, dass sich unter den praxisnahen Feldbedingungen eines Kindergartens bedeutsame Fördereffekte auf die anvisierten Kompetenzbereiche erzielen lassen und insbesondere Kinder mit einem Risiko für spätere Lernschwierigkeiten von der regelspielbasierten Förderung profitieren. In einer ersten Wirksamkeitsprüfung der ZAK-Förderspiele mit einer Interventions- und einer Wartekontrollgruppe ließ sich sowohl ein kurz- als auch ein langfristig stabiler Fördereffekt auf die numerischen Kompetenzen nachweisen. In der anschließenden Hauptstudie sollte dieser Befund zum einen repliziert und zum anderen erstmalig die Wirksamkeit der ZIK-Förderspielesammlung geprüft werden. Erste Analysen anhand von Pre- und Posttestdaten ergaben einen Hinweis auf einen kompensatorischen Fördereffekt durch die ZAK-Förderung. Anhand der finalen Daten der Hauptstudie konnte letztendlich auch für die ZIK-Spielesammlung ein kurzfristiger Fördereffekt auf die phonologische Bewusstheit verzeichnet werden. Jedoch erwies sich dieser, ebenso wie der durch die ZAK-Förderung kurzfristig erzielte Vorteil auf die Entwicklung numerischer Kompetenzen, nicht als stabil. Bezüglich des angenommenen differentiellen Fördereffekts zeigten sich Tendenzen dahingehend, dass Kinder mit einem geringen sozioökonomischen Status sowie einem Migrationshintergrund kurzfristig stärker von einer Förderung mittels der ZIK-Spiele bzgl. der Entwicklung ihrer phonologischen Bewusstheit profitieren. Neben diesen marginal signifikanten Effekten zeigten die Moderatoranalysen keine weiteren Hinweise auf differentielle Fördereffekte, auch nicht für die ZAK-Förderspiele. Die erzielten Ergebnisse weisen in der Gesamtschau darauf hin, dass die im Rahmen der vorliegenden Arbeit entwickelten Fördermaßnahmen im Einklang mit der bisherigen Forschungsliteratur auf ein gewisses Potenzial dieser Art der Förderung von bereichsspezifischen Vorläuferfertigkeiten hinweisen. Allerdings kann ein Einsatz beider Förderspielesammlungen zur Prävention von Lernschwierigkeiten in der hier praktizierten Form aufgrund fehlender überzeugender langfristiger Wirksamkeitsnachweise nicht empfohlen werden. Im Gegensatz dazu bedarf es weiterer Forschungsbemühungen, innerhalb derer u. a. eine Erhöhung der Förderintensität bzw. -dauer realisiert werden sollte, um das mutmaßlich höhere Potenzial der Förderspielesammlungen stärker ausschöpfen zu können.