000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
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Zusammenfassung: Eine umfassende Literaturrecherche (Comprehensive Literature Search, CLS) bezeichnet eine umfangreiche und aufwändige Recherche mit dem Ziel, möglichst alle Studien zur Beantwortung einer zugrundeliegenden Forschungsfrage im Rahmen einer systematischen Übersichtsarbeit zu identifizieren. Konkrete Empfehlungen oder eine Definition des Begriffs CLS gibt es jedoch nicht. Der vorliegende Beitrag führt in eine Rahmung der CLS ein, stellt die damit einhergehenden Herausforderungen dar und weist auf methodische Implikationen sowie mögliche zukünftige Forschungsbereiche hin.
ÖKOPROFIT ist ein Kooperationsprojekt zwischen den örtlichen Gemeindenund der lokalenWirtschaft.Die Teilnahme ist für die Betriebe freiwillig. Ziel ist die Betriebskostensenkung bei gleichzeitiger Schonung der Ressourcen. In Vorarlberg sind derzeit circa170 Betriebe zertifiziert. Im Rahmen der Rezertifizierung, die jedes Jahr stattfindet, wird von den Betrieben ein Umweltbericht erstellt. Die Berichte werden derzeit in Word verfasst, in eine Cloud geladen und dort von den Auditoren geprüft. Dies ist jedoch nicht mehr zeitgemäß. Im Rahmen des CESBA-AlpsInterreg Alpine Projektes (2016-2019) wurde ein Tool entwickelt, mit dem Ziel Nachhaltigkeit und Energieeffizienz im Alpenraum zu verbessern. In dieser Arbeit wird nun geprüft, inwiefern das bestehende CESBA-Alps-Tool in Wert gesetzt und somit in den Rezertifizierungsprozess von ÖKOPROFIT integriert werden kann. Das Tool wird zunächst so eingerichtet, dass die Betriebe mit ihren dazugehörigenIndikatoren sowie passende Indikatoren-Sets angelegt werden können. Für den Test werden historische Daten bis zum Jahr 2013von zwei Pilot-Clustern (Landeskrankenhäuser und Landesregierungsgebäude) mit unterschiedlichen Indikatoren-Sets eingepflegt. Es wird untersucht, inwiefern die Auswertungen und Exporte für den Rezertifizierungsprozess bereits tauglich sind. Jegliche Auffälligkeiten, Fehler oder Verbesserungsvorschläge werden gesammelt. Es wird klar, dass die Export-Dateien verschlankt und optimiert werden müssen, damit sie ohne Mehraufwand verwertet werdenkönnen. Die wichtigste Handlungsempfehlung ist die automatisierte Berichtlegungsfunktion. Es sollte ein Texteditor in das Tool eingearbeitet werden, in den Unternehmen einzelne Textbausteine einpflegen können, sodass mithilfe des Tools nicht nur das Kennzahlenkapitel des Umweltberichts, sondern alle Kapitel standardisiert erarbeitet werden können. Nur so kann sichergestellt werden, dass das Tool für die Betriebe eine Arbeitserleichterung und somit Zeitersparnis generiert. In einem weiteren Arbeitspaketwurden ähnliche Online-Tools anhand von im Vorhinein ausgewählten und priorisierten Kriterien, die ein optimales Tool erfüllen sollte, mithilfe einer gewichteten Entscheidungsmatrix semiquantitativ verglichen. Hierbei schnitt das in dieser Arbeit getestete Tool selbst ohne die Verbesserungen am besten ab. Es stellt sich heraus, dass es bereits die Hälfte der ausgewählten Kriterien in einer sehr guten Weise erfüllt. Die Kriterien wurden von der ÖKOPROFIT-Programmleitung definiert. Werden die Handlungsempfehlungen in der Zukunft noch umgesetzt, könnte mit dem Tool tatsächlich eine Verbesserung des derzeitigen ÖKOPROFIT-Rezertifizierungsprozesses erwirkt werden.
Zeigen, nicht erklären!
(2020)
Medien sind während der Covid-Pandemie in besonderem Maße gefordert, komplexe Sachverhalte, wie Inzidenzen und exponentielles Wachstum einfach zu erklären. Informationsgrafiken sind dazu bestens geeignet, erfordern allerdings hohe Kompetenz in der Erstellung. Dieser Artikel plädiert für die Einführung eines eigenen journalistischen Genres, nämlich des visuellen Journalismus.
Beim Online-Lernen ist es wichtig, angemessenes Feedback zu geben, damit der Schüler aus seinen Fehlern lernen und sich weiterbilden kann. Oft besteht Feedback nur aus ungenügenden Informationen, wie etwa nur aus den Worten „Richtig“ oder „Falsch“, mit denen der Schüler nicht viel anfangen kann und somit nicht aus seinen Fehlern lernen kann. Ein gutes Feedback bei inkorrekten Antworten enthält wichtige Informationen, warum eine Antwort oder Aktion falsch ist und wie sie verbessert werden kann. Bei korrekten Antworten ist ein Lob oder eine Anerkennung der richtigen Antwort ebenfalls fördernd.
In dieser Arbeit wird das Feedback des Systems XData, welches für das Erlernen von SQL (Structured Query Language) genutzt wird, verbessert. Dazu wird das aktuelle System beschrieben, um das aktuelle Feedback bei SQL-Queries beurteilen zu können. Um das aktuelle Feedback angemessen verbessern zu können, wird ein Einblick in die Themen Lernen und Feedback gegeben. Die aus den beiden Themen gewonnen Eindrücke und Erkenntnisse werden bestmöglich für das zu verbessernde Feedback genutzt. Um das System und sein Feedback beurteilen zu können, sowie das verbesserte Feedback bewerten zu können, werden verschiedene SQL-Queries (Abfragen) verwendet. Es wird die Implementierung des Feedbacks durch ein Textbausteinsystem beschrieben und die verschiedenen Feedback-Fälle vorgestellt. Abschließend werden die Resultate beschrieben und beurteilt, sowie über die Ausblicke des Systems diskutiert.
With the digitalisation, and the increased connectivity between manufacturing systems emerging in this context, manufacturing is shifting towards decentralised, distributed concepts. Still, for manufacturing scenarios manual input or augmentation of data is required at system boundaries. Especially in distributed manufacturing environments, like Cloud Manufacturing (CMfg) systems, constant changes to the available manufacturing resources and products pose challenges for establishing connections between them. We propose a feature-oriented representation of concepts, especially from the manufacturing domain, which serves as the basis for (semi-) automatically linking, e.g., manufacturing resources and products. This linking methodologies, as well as knowledge inferred using it, is then used to support distributed manufacturing, especially in CMfg environments, and enhance product development. The concepts and methodologies are to be evaluated in a real world learning factory.
Debugging errors in software applications can be a major challenge. It is not enough to know that a specific error exists, but the cause of it must be found in order to be able to fix it. Finding the source of an error can be time and cost intensive. The general approach is to analyse and debug the presumably erroneous part of the software. The analysis can be accompanied by instrumentation to gather additional information during the program execution. The analysis is made more difficult by the existence of different errors categories. Each category may need to be handled individually. Especially in embedded software applications, which commonly lack features like process or memory isolation, error detection and prevention can be even more challenging. This is the kind of problem this thesis tackles. This thesis tries to support developers during debugging and troubleshooting. The main focus is on errors related to memory management and concurrency. Specific features and properties of Arm Cortex-M processors are used to try to detect errors as well as their causes. For example, the memory protection unit is used to isolate the stack memories of different tasks running in a RTOS. The thesis tries to provide as much information as possible to the developer when reporting errors of any kind. The solution developed in this thesis also contains a custom memory allocator, which can be used to track down errors related to dynamic memory management. Furthermore, a Eclipse plugin has been developed which provides assertions for array accesses to detect and prevent out-of-bound accesses. The resulting solution has been implemented in commercial embedded software applications. This ensures that the developed solution is not only suitable for newly developed applications, but also for the integration into already existing products.