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Auflistung nach Autor:in "Dengel, Andreas"

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  • Textdokument
    Aufbau des Internets: Vorstellungsbilder angehender Lehrkräfte
    (Informatische Bildung zum Verstehen und Gestalten der digitalen Welt, 2017) Dengel, Andreas; Heuer, Ute
    Heranwachsende haben ein natürliches Fragebedürfnis in Bezug auf ihre Umwelt. In der digitalen Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts ist das Internet aufgrund der allgegenwärtigenVernetzung von Menschen, Computern und Informationen ein omnipräsenter Bestandteil der kindlichen Umwelt. Hierdurch entstehende Fragen richten Kinder vorwiegend an eine Bezugsperson mit Lehrfunktion, welche im Grundschulalter zumeist durch die entsprechende Lehrkraft verkörpert wird. Um auf solche Fragen adäquat eingehen zu können, sind entsprechende Fachkompetenzen der Lehrkraft notwendig. Anhand einer kognitionspsychologischen Fundierung und unter Berücksichtigung des tatsächlichen physisch-topologischen Aufbaus des Internets wurde eine Studie zu entsprechenden Vorstellungsbildern entwickelt und durchgeführt. Die Ergebnisse der Untersuchungmit 167 Lehramtsstudierenden aller Schularten zeigen, dass die Vorstellungsbilder von angehendenLehrkräften zum Aufbau des Internets oftmals auf drastischen Fehlannahmen basieren, welche bei Studierenden des Grundschullehramts besonders stark ausgeprägt sind. Die Diskussion der Untersuchungsergebnisse mündet in einem Forschungsdesiderat zur Begegnung dieses Fachkompetenzdefizits, insbesondere im Grundschulbereich.
  • Zeitschriftenartikel
    Künstliche Intelligenz in Anwendungen
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 25, No. 4, 2011) Dengel, Andreas
  • Journal
    Managed Forgetting to Support Information Management and Knowledge Work
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 33, No. 1, 2019) Jilek, Christian; Runge, Yannick; Niederée, Claudia; Maus, Heiko; Tempel, Tobias; Dengel, Andreas; Frings, Christian
  • Conference Proceedings
    Motivation, Fachinteresse und Schulleistung in Informatik
    (INFOS 2021 – 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule, 2021) Dengel, Andreas; Heuer, Ute
    Auf Basis eines fachübergreifenden Fragebogens für schulische Lernmotivation wurde ein Kurzfragebogen für die adäquate Messung der Lernmotivation in Informatik (LMI) entwickelt. Der Fragebogen wurde in einer Studie mit 137 deutschen Schüler*innen evaluiert. Eine konfirmatorische Faktorenanalyse konnte die prognostizierten Faktoren intrinsische Motivation, introjizierte Motivation, identifizierte Motivation sowie extrinische Motivation nachweisen. Auf Grundlage der Analyse wurden drei Items des ursprünglichen Fragebogenentwurfs durch theoretische Überlegungen zur weniger selbst-regulierten Lernmotivation im Fach Informatik entfernt. Diese Langfassung des LMI-Fragebogens wurde unter Beachtung von Reliabilitätskriterien um weitere vier Items auf eine LMI-Kurzfassung reduziert. Der finale LMI-Fragebogen umfasst zwölf Fragen und ist sowohl für Implementierungen in Kurzfragebögen als auch für ausführliche Untersuchungen geeignet. Die Praxistauglichkeit des validierten Fragebogens wurde in einer Studie mit weiteren 137 österreichischen Schüler*innen zu deren Lernmotivation und Fachinteresse im Fach Informatik getestet. Die Motivationsfaktoren zeigten Zusammenhänge zum Fachinteresse, dem Geschlecht sowie zur schulischen Leistung im Fach Informatik.
  • Konferenzbeitrag
    A paper-based technology for personal knowledge management
    (WM2009: 5th conference on professional knowledge management, 2009) Schumacher, Kinga; Liwicki, Marcus; Dengel, Andreas
    In this paper we extend the Semantic Desktop with a novel input modality: handwriting on paper. This extension allows for annotating printed documents with handwritten notes, which are then recognized, interpreted and integrated into the personal knowledge space. Thus it supports personal knowledge work on paper. In particular, the user can mark any text segment and annotate it with his or her own comments. The semantic of these comments and marks are then interpreted and, finally, the result is included in the user's Semantic Desktop. The methodology for finding the intended meaning of the annotation in context of the marked text is presented in this paper. To demonstrate the applicability of our approach, we have implemented a prototype for the NEPOMUK Semantic Desktop.
  • Konferenzbeitrag
    Query expansion for web information retrieval
    (Informatik bewegt: Informatik 2002 - 32. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik e.v. (GI), 2002) Hust, Armin; Klink, Stefan; Junker, Markus; Dengel, Andreas
    Information retrieval (IR) systems utilize user feedback for generating optimal queries with respect to a particular information need. However the methods that have been developed in IR for generating these queries do not memorize information gathered from previous search processes, and hence can not use such information in new search processes. Thus a new search process can not profit from the results of the previous processes. Web Information Retrieval (WIR) systems should be able to maintain results from previous search processes, thus learning from previous queries and improving overall retrieval quality. In our approach we are using the similarity of a new query to previously learned queries. We then expand the new query by extracting terms from documents which have been judged as relevant to these previously learned queries. Thus our method uses global feedback information for query expansion in contrast to local feedback information which has been widely used in previous work in query expansion methods.
  • Zeitschriftenartikel
    Special Issue on Artificial Intelligence in Agriculture
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 27, No. 4, 2013) Dengel, Andreas
  • Zeitschriftenartikel
    The eyeBook – Using Eye Tracking to Enhance the Reading Experience
    (Informatik-Spektrum: Vol. 33, No. 3, 2010) Biedert, Ralf; Buscher, Georg; Dengel, Andreas
  • Zeitschriftenartikel
    The Role of Linked Data in Agriculture
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 27, No. 4, 2013) Dengel, Andreas
  • Konferenzbeitrag
    Towards Context-aware Recommender Systems for Supporting Knowledge Workers in Personal and Corporate Information Space
    (INFORMATIK 2024, 2024) Bakhshizadeh, Mahta; Jilek, Christian; Maus, Heiko; Dengel, Andreas
    Although recommender systems have been impressively progressing in many domains, their usage in supporting knowledge workers has not been explored as much as in other applications. Having the existing challenges and the recent studies addressing this novel application introduced, this paper provides a framework for integrating such systems into existing concepts and technologies for knowledge assistance. As a case study, a sample recommendation scenario according to the proposed framework is simulated on the historical data of a small group of knowledge workers. The collected explicit feedback of participants on the made recommendations from both their personal and corporate information space indicate that while the approach is promising (with 54% accuracy in recommending relevant information items), there is still considerable potential for improvement in filtering out noise and better modeling user contexts and information needs.