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Auflistung nach Autor:in "Neitzel, Svenja"

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  • Textdokument
    Automatische Sammlung von Aktivitäten Lernender in offenen Lernumgebungen und deren Nutzung in einer Lerntagebuchanwendung
    (Bildungsräume 2017, 2017) Neitzel, Svenja; Rensing, Christoph
    Lernen erfolgt heute zunehmend in offenen Lernumgebungen, die u.a. dadurch charakterisiert sind, dass verschiedene Lernanwendungen von Lernenden individuell verwendet werden. In diesem Beitrag werden eine Architektur und deren verschiedene Komponenten vorgestellt, die es erlauben, in solchen offenen Lernumgebungen Informationen über Lernaktivitäten zu sammeln und auszuwerten. Als Motivation und Beispiel für die Verwendung dieser Informationen dient eine eigens entwickelte Lerntagebuchanwendung. Die Potenziale des Einsatzes von Lerntagebüchern zur Planung, Dokumentation und Reflexion des eigenen Lernverhaltens im selbstgesteuerten Lernen sind zwischenzeitlich anerkannt. Allerdings bedeutet die Pflege eines detaillierten Lerntagebuchs für den Lernenden einen relativ hohen Aufwand. Erfolgt die Pflege der Lerntagebucheinträge nicht zeitnah, besteht die Gefahr, dass einzelne Einträge vergessen werden oder von der Realität abweichen. Mittels der beschriebenen Architektur lassen sich Lerntagebucheinträge teilweise automatisch erstellen. Außerdem erlaubt sie einen Vergleich des eigenen Lernverhaltens mit dem Lernverhalten anderer Lernender. Gleichzeitig sichert unsere Architektur die Privatheit der Daten mittels der Verwendung eines plattformübergreifend genutzten Pseudonyms.
  • Konferenzbeitrag
    Lässt sich der Schreibstil verfälschen um die eigene Anonymität in Textdokumenten zu schützen?
    (Sicherheit 2014 – Sicherheit, Schutz und Zuverlässigkeit, 2014) Halvani, Oren; Steinebach, Martin; Neitzel, Svenja
    Die Zahl textueller Daten wächst heutzutage zunehmend, insbesondere aufgrund nutzergenerierter Inhalte im Internet. Zu diesen zählen unter anderem Blogs, Forenbeiträge oder Kommentare, die über unzählige Plattformen verbreitet werden. Wünscht ein Autor hier anonym zu kommunizieren, nutzt er ein oder mehrere Pseudonyme. Schreibstile dagegen verbleiben ungeschützt in den Texten und können mit Hilfe sogenannter Autorschafts-Attributionssysteme bekannten Autoren zugeordnet werden. Aktuelle Systeme erzielen dabei je nach Szenario (Anzahl der Autoren, Qualität der Daten, etc.) gute bis sehr gute Ergebnisse. Wenn die Möglichkeit der An- onymität angestrebt wird, ist folglich eine wichtige Frage, ob und wie Schreibstile in Texten verfälscht werden können, um solche Systeme zu täuschen. In diesem Papier werden zunächst Systeme und deren Komponenten erläutert, mit deren Hilfe Texte hinsichtlich der darin enthaltenen Schreibstile de-anonymisiert werden können. An- schließend wird ein Überblick über manuelle und semi-automatische Gegenmaßnahmen gegeben. Weiterhin werden Möglichkeiten genannt, um eine vollautomatische Anonymisierung der Schreibstile zu realisieren.