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Band 43 - Heft 2 (April 2020)

Autor*innen mit den meisten Dokumenten  

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Neueste Veröffentlichungen

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  • Zeitschriftenartikel
    Informatik – Kompetenzentwicklung bei Kindern
    (Informatik Spektrum: Vol. 43, No. 2, 2020) Humbert, Ludger; Best, Alexander; Micheuz, Peter; Hellmig, Lutz
    Informatik ist notwendiger Bestandteil der allgemeinen Bildung. Die offensichtliche Durchdringung aller Lebens- und Arbeitsbereiche mit Artefakten der Informatik führte zu einer gesellschaftlichen Diskussion über die notwendigen informatikbezogenen Voraussetzungen in der schulischen Bildung. Im hexadezimalen Bildungssystem der Bundesrepublik finden sich vielfältige Bemühungen, die Verfügbarkeit von Infrastrukturelementen – Informatikmittel – für Bildungs- und Ausbildungskontexte zu verbessern. Die notwendige, informatikbezogene Vorbereitung der Lehrkräfte sowie der Erzieherinnen und Erzieher im Sinne einer Qualifikation fällt hinter Bemühungen um Ausstattungsinitiativen deutlich zurück. Die Bemühungen der Bildungsadministration bestehen wesentlich in der Ermöglichung des Erwerbs von Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler zur Benutzung und zur Bedienung; allenfalls wird eine kritische Betrachtung gefordert. Die von der GI in den Empfehlungen zu einem Gesamtkonzept zur informatischen Bildung im Jahr 2000 vorgenommene Gesamtsicht auf die Bildungsbiographie wurde für alle weiterführenden Schulen, für die gymnasiale Oberstufe und zuletzt für den Primarbereich ausgearbeitet. Inzwischen hat Informatik als Schulfach in sieben von 16 Bundesländern Eingang in den verpflichtenden Bildungskanon für die weiterführenden Schulen gefunden. Es ist notwendig, sich der Ermöglichung informatischer Bildung bereits in der Grundschule konstruktiv zuzuwenden. So ist die Empfehlung der GI „Kompetenzen für informatische Bildung im Primarbereich“ ein weiterer Schritt auf dem Weg zur Etablierung der Informatik in der allgemeinen Bildung.
  • Zeitschriftenartikel
  • Zeitschriftenartikel
    Applying machine intelligence in practice
    (Informatik Spektrum: Vol. 43, No. 2, 2020) Humm, Bernhard; Bense, Hermann; Bock, Jürgen; Classen, Mario; Halvani, Oren; Herta, Christian; Hoppe, Thomas; Juwig, Oliver; Siegel, Melanie
    The relevance of Machine Intelligence, a.k.a. Artificial Intelligence (AI), is undisputed at the present time. This is not only due to AI successes in research but, more prominently, its use in day-to-day practice. In 2014, we started a series of annual workshops at the Leibniz Zentrum für Informatik, Schloss Dagstuhl, Germany, initially focussing on Corporate Semantic Web and later widening the scope to Applied Machine Intelligence. This article presents a number of AI applications from various application domains, including medicine, industrial manufacturing and the insurance sector. Best practices, current trends, possibilities and limitations of new AI approaches for developing AI applications are also presented. Focus is put on the areas of natural language processing, ontologies and machine learning. The article concludes with a summary and outlook.
  • Zeitschriftenartikel
    Einsichten eines Informatikers von geringem Verstande
    (Informatik Spektrum: Vol. 43, No. 2, 2020) Wilhelm, Reinhard
  • Zeitschriftenartikel
    Gewissensbits – wie würden Sie urteilen?
    (Informatik Spektrum: Vol. 43, No. 2, 2020) Class, Christina B.; Trinitis, Carsten; Becker, Nikolas
  • Zeitschriftenartikel
    Nutzung multikriterieller und unscharfer (FUZZY-)Analysen zum Talentscreening im Sport
    (Informatik Spektrum: Vol. 43, No. 2, 2020) Ester, Jochen; Zinner, Jochen; Utesch, Till; Büsch, Dirk
    Zum Talentscreening im Sport werden Testbatterien eingesetzt, die unterschiedliche sportmotorische Fertigkeiten sowie entwicklungsrelevante Parameter erheben. Standardauswertungsverfahren führen in der Regel zur Einordnung der Getesteten in zumeist fünfstufige Leistungsklassen. Insbesondere bei großen Stichproben werden allerdings Verfahrensweisen benötigt, die auch innerhalb der „besten Gruppe“ und „schwächsten Gruppe“ noch zuverlässig differenzieren. Dies gelingt z. B. im Projekt BERLIN HAT TALENT mit Verfahren, die auf multikriteriellen und unscharfen mathematischen Theorien und Methoden beruhen. Dabei ist hervorzuheben, dass subjektive Theorien und Wissensstände von Trainer*innen, Lehrer*innen und Sportwissenschaftler*innen explizit mit einbezogen werden können. Dies geschieht auf Basis diskursiver Validierungen und der Konstruktion von Bewertungsfunktionen, die auch als sogenannte Zugehörigkeitsfunktionen für Fuzzy-Sets interpretiert werden können. Die vorgestellten multiattributiven Entscheidungsmodelle zeigen unter Einbeziehung des Expertenwissens den Mehrwert dieses Vorgehens auf und können mit Hilfe einer interaktiven Software transparent nachvollzogen werden. In sports, motor assessments are often used in the context of talent screening. They consist of different motor skills as well as other relevant person parameters. Standard evaluation methods usually rely on the classification of the results mostly in five-point performance categories. Especially in large samples, however, procedures are needed that are able to provide reliable differentiations within the “best group” and the “worst group”. The solution, e.g., in the project BERLIN HAT TALENT, is the usage of multicriteria and fuzzy mathematical theories and methods. In this approach, subjective theories and knowledge of coaches, teachers and sports scientists can be explicitly integrated in the decision process. This is realized by discursive validations and the construction of evaluation functions, which can also be interpreted as so-called membership functions for fuzzy sets. The added value of the presented multi-attributive decision models is the possibility to integrate expert knowledge. Finally, the models are illustrated within an interactive software.
  • Zeitschriftenartikel
    Nachruf Professor em. Dr. Dr. h.c. Gerhard Goos
    (Informatik Spektrum: Vol. 43, No. 2, 2020) Beckert, Bernhard; Häuser, Isabel; Oberweis, Andreas; Reussner, Ralf; Schäfer, Sebastian
  • Zeitschriftenartikel
    Rechtsverträgliche und qualitätszentrierte Gestaltung für „KI made in Germany“
    (Informatik Spektrum: Vol. 43, No. 2, 2020) Knote, Robin; Thies, Laura Friederike; Söllner, Matthias; Jandt, Silke; Leimeister, Jan Marco; Roßnagel, Alexander
    Künstlich intelligente (KI) Systeme erfreuen sich immer größerer Beliebtheit. Insbesondere smarte persönliche Assistenten (SPAs) von Amazon, Google und vielen weiteren verzeichnen ein stetiges Marktwachstum. Den vielfältigen Potenzialen dieser KI-Systeme stehen jedoch auch zahlreiche Risiken gegenüber. Berichte von Datenpannen und -lecks häufen sich und haben bei Nutzern eine zunehmende Skepsis zur Folge, was zu einem gespaltenen Bild von KI in der Gesellschaft beiträgt. Diesem Problem stellt sich das Forschungsprojekt AnEkA mit einem interdisziplinären Gestaltungsansatz. Auf Basis von Rechts- und Qualitätszielen werden Anforderungen an rechtsverträgliche und qualitativ hochwertige SPAs abgeleitet. Zusätzlich werden Gestaltungsalternativen identifiziert, die diese Anforderungen unter Berücksichtigung möglicher Zielkonflikte umsetzen. Ergebnis des Projekts sind Entwurfsmuster, die Entwicklern von SPAs dabei helfen sollen, rechtsverträgliche und qualitativ hochwertige SPAs und KI-Systeme im Allgemeinen zu entwickeln. Dadurch soll das Alleinstellungsmerkmal einer „KI made in Germany“ entstehen, welche sowohl die Bedürfnisse von Nutzern berücksichtigt und sie ebenfalls bestmöglich vor Risiken der Systemnutzung schützt. Dieser Beitrag erläutert das interdisziplinäre Vorgehen anhand eines Szenarios zur Nutzung von SPAs.
  • Zeitschriftenartikel
    Informatik in Zeiten von Corona
    (Informatik Spektrum: Vol. 43, No. 2, 2020) Pagel, Peter
  • Zeitschriftenartikel
    Robotic Process Automation
    (Informatik Spektrum: Vol. 43, No. 2, 2020) Scheppler, Björn; Weber, Christian
    Gemäß Google-Trends steigt das Interesse an Robotic Process Automation (RPA) noch immer an, jedoch ist laut Gartner der Hype bereits vorüber. Zeit also, sich mit dem Thema in einer neutralen Art auseinanderzusetzen. Anhand einiger Schlüsselreferenzen und unserer Erfahrung liefert dieser Beitrag einen Themenüberblick. Wir definieren zunächst den Begriff „RPA“, beziehen dabei auch die Vorgängertechnologien mit ein und zeigen die Beziehung zu den artverwandten Konzepten BPMS, SOA, EAI und STP auf. Dabei lösen wir auch häufig auftauchende Missverständnisse auf, wie z. B., dass RPA nur für das automatisierte Bedienen von grafischen Benutzerschnittstellen (Graphical User Interface, GUI) steht. Anschließend zeigen wir schematisch die Architektur typischer RPA-Systeme auf und unterscheiden dabei die zwei zentralen Betriebsmodi „Attended“ (Robot im Tandem mit dem Menschen) und „Unattended“. Darauffolgend beschreiben wir den versprochenen Nutzen von RPA –zusammengefasst in kürzerer Zeit mit weniger Kosten eine höhere Qualität erreichen –, typische Einsatzgebiete (z. B. Routineaufgaben, bei denen Daten aus unterschiedlichen Anwendungssystemen kopiert oder kombiniert werden) aber auch oft genannte Risiken (z. B. Personalabbau). Wir schließen den Artikel mit einem Ausblick für Praxis und Forschung, wobei wir insbesondere auf den verstärkten Einbezug künstlicher Intelligenz eingehen und eine Empfehlung für weiterführende Forschung geben.