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Hintergrund: Die Software-Produktlinienentwicklung ermöglicht eine kostengünstige und effiziente Entwicklung von Produktfamilien bei gesteigerter Qualität im Vergleich zur Einzelsystementwicklung. Dieses wird durch die Einführung von Variabilitätsmechanismen ermöglicht, welche eine hohe Anpassbarkeit der Produkte an verschiedene Kundenbedürfnisse ermöglichen. Allerdings erhöhen diese Variabilitätsmechanismen auch die Komplexität, da Entwickler das Zusammenwirken der Komponenten für verschiedene Produktvarianten berücksichtigen müssen. Daher wurden zur Qualitätssicherung von Software-Produktlinien neue Analysemethoden und -strategien entwickelt, darunter auch variabilitätsbasierte Code-Metriken. Ziel dieser Metriken ist es, unnötige Komplexität zu vermeiden und frühzeitig besonders fehleranfälligen Code zu identifizieren, um diesen zusätzlichen Qualitätsmaßnahmen unterziehen zu können. Unsere systematische Literaturstudie zu diesem Thema zeigt jedoch, dass der Nutzen dieser variabilitätsbasierten Code-Metriken nur in wenigen Fällen evaluiert wurde. Ziel: Diese Arbeit untersucht inwieweit variabilitätsbasierte Code-Metriken zur Qualitätssteigerung von Software-Produktlinien genutzt werden können. Dazu wird betrachtet, ob sich mit Hilfe empirischer Untersuchungen Entwicklungsrichtlinien zur proaktiven Vermeidung von Komplexität und damit verbundenen Fehlern ableiten lassen. Der Fokus liegt auf der Analyse, ob sich die betrachteten Metriken zur Identifikation von potentiell fehleranfälligeren Code nutzen lassen. Dies umfasst sowohl die univariate Verwendung einzelner Metriken als auch den Aufbau von Vorhersagemodellen mit Verfahren des maschinellen Lernens. Dabei wird auch untersucht, ob die speziell für die Software-Produktlinienentwicklung konzipierten variabilitätsbasierten Code-Metriken einen Mehrwert gegenüber etablierten Metriken der Einzelsystementwicklung bieten. Methodik: Es findet eine empirische Untersuchung von 692 Einzelsystem- und variabilitätsbasierte Code-Metriken auf dem Linux-Kernel statt. Dazu wird zunächst analysiert, inwieweit die Messwerte der Metriken mit Kompilierfehlern und Sicherheitslücken korreliert sind, welche von den Entwicklern übersehen wurden und so erst nach dem Commit bzw. nach dem Release entdeckt wurden. Darüber hinaus werden die Metriken bezüglich der gemessenen Eigenschaften gruppiert und mit vier Verfahren des maschinellen Lernens eine Identifikation der fehleranfälligen Codestellen erprobt, um so den Nutzen verschiedener Codeeigenschaften beurteilen zu können. Ergebnisse und Schlussfolgerung: Auch wenn für einen Großteil der Metriken ein signifikanter Zusammenhang zwischen den Messwerten und fehleranfälligen Codestellen nachgewiesen werden kann, so zeigt sich, dass univariate Verfahren für die Praxis untauglich sind. Auf Grund der starken Klassenimbalance von nur 1,5% defekten Codefunktionen (Kompilierfehler), bzw. 0,4% Codefunktionen mit nachgewiesenen Sicherheitslücken, lassen sich bei der Verwendung einer einzelnen Metrik nur F1-Werte unterhalb von 0,073 erzielen. Mangels alternativer Implementierungen lassen sich so, entgegen den Aussagen einiger Veröffentlichungen, auch keine Entwicklungsempfehlungen ableiten. Hingegen können variabilitätsbasierte Code-Metriken, insofern sie auch die Variabilität verbundener Artefakte mit berücksichtigen, erfolgreich zur Fehlervorhersage genutzt werden. So lässt sich beispielsweise bei Verwendung von Random Forest F1-Werte von 0,667 (Kompilierfehler), bzw. 0,711 (Sicherheitslücken), erzielen.

Der Waschbrettbauch glänzt, die Beine sind straff und gebräunt, das Lächeln ist weiß. In sozialen Medien erfreuen sich Bilder und Videos derartigen Inhalts zunehmender Beliebtheit. Nicht erst seit der Covid-19 Pandemie und dem kometenhaften Aufstieg der Pamela Reif, sind Fitness-Gurus vielbeachtete und einflussreiche Stars. Vor allem auf Instagram wird millionenfach ein Lifestyle propagiert, der voll und ganz auf Fitness ausgerichtet ist. Sucht man indes nach wissenschaftlichen Erkenntnissen zu diesem gesellschaftlich hoch aktuellen und relevanten Forschungsfeld, wird man kaum fündig. Insbesondere die Protagonisten des Phänomens, die Fitness-Gurus selbst, scheinen einen blinden Fleck in der sportwissenschaftlichen Forschung abzubilden. Die vorliegende Studie nimmt das Missverhältnis gesellschaftlicher Omnipräsenz und wissenschaftlicher Abstinenz zum Anlass für eine qualitativ-explorative Studie mit Fitness-Gurus. Nachdem ein kultursoziologisches Fundament Erklärungsansätze für das große gesellschaftliche Interesse am Thema Fitness offeriert, kommen erfolgreiche Fitness-Gurus der Plattform Instagram selbst zu Wort. Sie berichten über ihren Weg zum Fitness-Guru und ihre Innensichten auf das Phänomen Fitness in sozialen Medien. Eine Auswertung der Daten entlang der Grounded Theory bietet so erstmals einen wissenschaftlich fundierten Blick hinter die Kulissen des Fitness-Booms auf Instagram.

Mitgefangen. Seltener im Fokus der Aufmerksamkeit, aber oftmals von einer Haftstrafe in ähnlichem Ausmaß betroffen wie Inhaftierte selbst, sind deren Partnerinnen. Aus unterschiedlichen Blickwinkeln und unter Rückgriff auf Erkenntnisse der Rechts-, Entwicklungs- und Partnerschaftspsychologie beleuchtet diese Studie Licht- und Schattenseiten, die die Inhaftierung des Lebenspartners für Frauen mit sich bringt. Um die Umstände dieser sehr außergewöhnlichen Lebens- und Beziehungssituation abzubilden, kommen neben validierten Fragebogeninstrumenten stichprobenspezifische und für diese Studie konzipierte Fragebögen zum Einsatz, die faktoren- und reliabilitätsanalytisch geprüft werden und sich als tauglich für den intendierten Zweck erweisen. Das psychische Belastungserleben, die Lebenszufriedenheit und die Partnerschaftszufriedenheit stellen die Kriteriumsvariablen regressionsanalytisch geprüfter Hypothesen dar, zeigen sich teilweise durch das Ausmaß erlebter negativer Haftfolgen ungünstig beeinflusst, bedingen sich mitunter aber auch gegenseitig. Dass das Ausmaß einiger abträglicher Effekte auf die verwendeten Kriteriumsvariablen durch verschiedene Ressourcen und Bewältigungsmodi tendenziell abgeschwächt werden kann, belegen durchgeführte Interaktionsanalysen. Nach einer kritischen Diskussion der Einschränkungen der Fragebogenstudie kommen im Rahmen qualitativer Interviews betroffene Personen zu Wort, deren Berichte das breite Spektrum von Herausforderungen, aber auch förderlichen Entwicklungen im Kontext der Inhaftierung ihres Partners bzw. ihrer Partnerin verdeutlichen.

Stream processing is a popular paradigm to process huge amounts of unbounded data, which has gained significant attention in both academia and industry. Typical stream processing applications such as stock trading and network traffic monitoring require continuously analyzed results provided to end-users. During processing, the characteristics of data streams such as volume or velocity can vary, e.g., peak load or bursty streams can occur at certain points. In order to cope with such situations, it requires the analytical systems to be able to adapt the execution of stream processing as quickly as possible. In literature, different approaches adapting data stream processing such as load-shedding and elastic parallelization do exist. However, each of them have their different shortcomings like skewed results (due to the dropped data) or strong limits on the adaptation due to the parallelization overhead. One specific challenge motivating us is to minimize the impact of runtime adaptation on the overall data processing, in particular for real-time data analytics. Moreover, while the need to create adaptive stream processing systems is well known, there is currently no systematic and broad analysis of the solution range of creating adaptation mechanisms for stream processing applications. In this dissertation, we focus on algorithm switching as a fundamental approach to the construction of adaptive stream processing systems. Algorithm switching is a form of adaptation, where stream processing algorithms, with fundamentally similar input-/output-characteristics but different runtime tradeoffs like resource consumption or precision, are replaced to optimize the processing. As our overall goal, we present a general algorithm switching framework that models a wide range of switching solutions (called switch variants) in a systematic and reusable manner as well as characterizes the switch variants with their quality guarantees. Concretely, we focus on developing a general model of algorithm switching to systematically capture possible variants of different switching behavior. We also present a theoretical specification to predict the timeliness-related qualities for the switch variants. Moreover, from the practical perspective, we also develop a component-based design to ease the realization effort of the algorithm switching variants. Finally, we provide a validation of the algorithm switching framework against the realized switch variants.

Diese Arbeit liefert drei zentrale Ergebnisse: Zum einen wurde das Testinstrument UPDA_Math entwickelt, das die mathematikdidaktische Kompetenz (MDK) von Lehramtsstudierenden in ihrer fachdidaktischen Praxisphase erheben kann, und zwar im Paper-and-Pencil-Format mit Multiple-Choice-Items. Das dafür entwickelte Konstrukt der MDK wird durch die allgemeindidaktische Perspektive der Planung, Durchführung und Analyse von Unterricht geprägt. Das Instrument erwies sich als Rasch-skalierbar mit einer Reliabilität von 0.80. Zu den durchgeführten Modellgeltungsprüfungen zählten u.a. Tests zur Eindimensionalität, zum Differential Item Functioning zwischen leistungsstarken und leistungsschwächeren Personen, Tests auf lokale stochastische Unabhängigkeit und zur Testfairness. Als zweites wurden mit dem entwickelten Test UPDA_Math kumulative Effekte zwischen Allgemeinem Schulpraktikum (ASP) und fachdidaktischer Praxisphase (FP) im Lehramtsstudium untersucht. Es stellte sich die Frage, in welchem Ausmaß ein Erwerb hoher allgemeindidaktischer Kompetenz (ADK) im ASP einen positiven Einfluss auf den Erwerb mathematikdidaktischer Kompetenz (MDK) in der FP fördert. Als Drittvariablen wurden die Gesamtbachelornote, die Bachelornote im Fach Mathematik, die Zeit zwischen den beiden Praxisphasen, Kompetenzzuwächse im ASP und das Zweitfach kontrolliert. Entgegen der Vorannahmen, die sich aus theoretischen Überlegungen und einer qualitativen Vorgängerstudie (Roßa, 2013) ableiteten, konnte kein Zusammenhang zwischen ADK und MDK gefunden werden. Zum Teil lässt sich das mit methodischen Effekten erklären, da die beiden Ansätze der Datenerhebung zu den beiden Messzeitpunkten variierten (Selbsteinschätzungs- vs. Leistungsinstrument). Doch der nicht nachweisbare Zusammenhang zeigt auch deutlich Handlungsbedarf innerhalb der Lehrerbildung auf. Drittes Ergebnis dieser Arbeit sind Beiträge grundlegender Natur zu psychometrischen und testtheoretischen Fragen: Widersprüche des in der Literatur vorfindlichen Dimensionsbegriffs werden diskutiert und eine verbesserte Begriffsfassung vorgeschlagen. Zu den Grundlagen der Rasch-Modellierung werden Widersprüche zu den Aussagen über das Skalenniveau von Rasch-skalierten Tests untersucht. Es wird analysiert, ob und inwiefern die Testsummen im Rasch-Modell als suffiziente Statistiken bezeichnet werden dürfen. Und es werden messtheoretische Probleme des Konzepts der spezifischen Objektivität aufgezeigt. Die aufgeworfenen Fragen und einige Lösungsvorschläge seien der Forschungsgemeinschaft zur Diskussion vorgelegt.