Das Begleitheft zum kostenlosen Online-Kurs "Gratis Online Lernen" (2016) auf der Plattform imoox.at ist unter der Lizenz CC BY 3.0 DE veröffentlicht und kann unter den Lizenzbedingungen mit der folgenden Attribution genutzt werden: "CC BY Sandra Schön (BIMS e.V.) und Martin Ebner ( TU Graz) | imoox.at 2016". Der Kurs wurde im Dezember 2015 mit dem Österreichischen Staatspreis für Erwachsenenbildung in der Kategorie "Digital Literacy" ausgezeichnet. Das Arbeitsheft wurde in einer Kooperation mit LISUM im Frühjahr 2016 überarbeitet.
Arbeitsheft zu "Gratis Online Lernen" - Herbst 2014BIMS e.V.
Das Begleitheft zum kostenlosen Online-Kurs "Gratis Online Lernen" (2014) auf der Plattform imoox.at ist unter der Lizenz CC BY 3.0 DE veröffentlicht und kann unter den Lizenzbedingungen mit der folgenden Attribution genutzt werden: "CC BY Sandra Schön (BIMS e.V.) und Martin Ebner ( TU Graz) | imoox.at 2014". Der Kurs wurde im Dezember mit dem Österreichischen Staatspreis für Erwachsenenbildung in der Kategorie "Digital Literacy" ausgezeichnet.
Social-Media-Tools für Öffentlichkeitsarbeit und Kampagnenoieb
Input im Rahmen unseres Workshops "Bildungsarbeit vernetzt. Soziale Bewegungen und Social Media" - 21. Februar 2013 - NÖ Landesakademie.
Durchgeführt vom Österreichischen Institut für Erwachsenenbildung (oieb), gefördert von der Österreichischen Gesellschaft für politische Bildung (ÖGPB).
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #1
Diese Folien wurden in der Einführungsveranstaltung präsentiert. Es wird der Weg des Semantic Web bis heute beschrieben und ein Ausblick darauf gegeben, wo es hinführen soll.
Das Begleitheft zum kostenlosen Online-Kurs "Gratis Online Lernen" (2016) auf der Plattform imoox.at ist unter der Lizenz CC BY 3.0 DE veröffentlicht und kann unter den Lizenzbedingungen mit der folgenden Attribution genutzt werden: "CC BY Sandra Schön (BIMS e.V.) und Martin Ebner ( TU Graz) | imoox.at 2016". Der Kurs wurde im Dezember 2015 mit dem Österreichischen Staatspreis für Erwachsenenbildung in der Kategorie "Digital Literacy" ausgezeichnet. Das Arbeitsheft wurde in einer Kooperation mit LISUM im Frühjahr 2016 überarbeitet.
Arbeitsheft zu "Gratis Online Lernen" - Herbst 2014BIMS e.V.
Das Begleitheft zum kostenlosen Online-Kurs "Gratis Online Lernen" (2014) auf der Plattform imoox.at ist unter der Lizenz CC BY 3.0 DE veröffentlicht und kann unter den Lizenzbedingungen mit der folgenden Attribution genutzt werden: "CC BY Sandra Schön (BIMS e.V.) und Martin Ebner ( TU Graz) | imoox.at 2014". Der Kurs wurde im Dezember mit dem Österreichischen Staatspreis für Erwachsenenbildung in der Kategorie "Digital Literacy" ausgezeichnet.
Social-Media-Tools für Öffentlichkeitsarbeit und Kampagnenoieb
Input im Rahmen unseres Workshops "Bildungsarbeit vernetzt. Soziale Bewegungen und Social Media" - 21. Februar 2013 - NÖ Landesakademie.
Durchgeführt vom Österreichischen Institut für Erwachsenenbildung (oieb), gefördert von der Österreichischen Gesellschaft für politische Bildung (ÖGPB).
Vorlesung Semantic Web Technologien, HTWG Konstanz WS 2009/2010.
Veranstaltung #1
Diese Folien wurden in der Einführungsveranstaltung präsentiert. Es wird der Weg des Semantic Web bis heute beschrieben und ein Ausblick darauf gegeben, wo es hinführen soll.
Der User als Feinschmecker: Rezepte erfolgreicher Projekte in digitalen Medien.Hartmut Wöhlbier
Vortrag an der UdK 2008-02-10 über erfolgreiche und zukunftsweisende digitale Produktionen:
Der User als Feinschmecker
Rezepte erfolgreicher projekte in digitalen medien
Zwischen Fast-Food & 5 Sterne
Was schmeckt dem user, was macht ihn satt und wie wird man ein glücklicher, reicher koch?
Vortrag bei der "Digitale Innovation in der Weiterbildung" mit dem Schwerpunkt MOOCs im Life Long Learning und dem Versuch zu zeigen, wie Digitalisierung, Arbeit 4.0 mit Industrie 4.0 und Open Educational Resources verbunden sind mit einigen provokanten und inspirierenden Statements.
Unic AG - Social Media Monitoring & Analytics, Campus Talk 20. Oktober 2011Unic
Vortrag von Matthias Schmid, Unic AG, zum Thema "Social Media Monitoring & Analytics" am Campus Talk der Fachhochschule Nordwest-Schweiz am 20. Oktober 2011.
Neue Lernkultur und wie digitale Medien dazu beitragen könnenJosef Buchner
Vortrag im Rahmen des Vernetzungstreffen Gewalt-Schule-Medien der Education Group, 20.01.2017 Linz: https://www.edugroup.at/praxis/portale/gewalt-schule-medien/die-initiative/vernetzungstreffen-201617.html
2009 05 03 Neuffer Besonderheiten Der Berater Klienten Beziehung10Dominik Neuffer
Hochschule Augsburg | University of Applied Sciences
Management-Consulting
Sommersemester 2009
Dominik Neuffer
Besonderheiten Der Berater Klienten Beziehung
Carl R. Rogers klientenzentrierte/ peronenzentrierte Beratung
Teaching and Learning Experience Design – der Ruf nach besserer Lehre: aber wie?Isa Jahnke
Der Ruf danach, dass es bessere Lehre geben muss oder das Lehre verbessert werden sollte, ist nicht neu. Es gibt auch schon seit längerer Zeit Rufe danach, dass Lehre der Forschung in Universitäten gleichgestellt werden soll. (Und in den letzten Jahren ist in Deutschland auch einiges an positiven Entwicklungen geschehen, z.B. durch die Aktivitäten des Stifterverbands). Wie kann die Verbesserung der Lehre weitergehen? Fehlt etwas in dieser Entwicklung? Ja, sagt dieser Beitrag, der zum Nachdenken und Diskutieren anregen soll. In diesem Beitrag wird ein forschungsbasierter Ansatz zur Diskussion gestellt. Es wird argumentiert, dass Lehre nur dann besser wird, wenn es mit den Prinzipen der Wissenschaft und Forschung angegangen wird (d.h. gestalten, Daten erheben, auswerten, verbessern). Es benötigt neue Verhaltensregeln oder -prinzipien bei der Gestaltung von Lehrveranstaltungen. Das bedeutet zum Beispiel das Prinzipien der Evidenzbasierung und wissenschaftliche Herangehensweisen im Lehr-Lerndesign als zentrales Fundament etabliert werden sollte. Evidenzbasierung hier meint, folgt man der Logik der Forschung, dass Lehrveranstaltungen als Intervention verstanden werden. Mit dieser Intervention werden Studierende befähigt, bestimmte vorab festgelegte Kompetenzen zu entwickeln. Und die Frage, die sich bei jeder Lehr-Lernveranstaltung dann stellt, ist, ob diese Objectives bzw. Learning Outcomes auch erreicht wurden. Klar ist, dass die subjektive Lehrevaluation der Studierenden oder auch die Notengebnung nicht ausreichen, um diese Frage zu beantworten. Hierfür gibt es eine Reihe von Methoden, die genutzt werden können, z.B. aus dem Bereich des User- / Learning Experience Design. Diese Methoden umfassen unter anderem Usability-Tests, Learner Experience Studies, Pre-/Post-Tests, und Follow-up Interviews. Diese können zur Gestaltung und Erfassung von effektiven, effizienten und ansprechenden digitalen Lerndesigns verwendet (Reigeluth 1983, Honebein & Reigeluth, 2022).
Der Beitrag will die Entwicklung zur Verbesserung von Lehre weiter pushen. Neue Ideen in die Bewegung bringen. Als Gründungsvizepräsidentin der UTN hab ich die Chance, hier ein neues Fundament für eine gesamte Uni zu legen. Wird das Gelingen? Ist dieser Ansatz, den ich hier vorstelle, eine erfolgsversprechende Option dafür? Hier können sich die TeilnehmerInnen an dieser Entwicklung beteiligen.
4. DefiniOon WWW
WWW
System zum Abrufen von Hypertext und
Hypermedia über das Internet
Abb. 3: Einfaches Hypertext-‐System | Quelle: Nelson, T. (1974): Computer Lib/Dream Machines, 2001
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5. EvoluOon des WWW: Internet, Hypertext, Nelson, Berners-‐Lee, Cerf
Abb. 4: EvoluVon des WWWs | Quelle: Flickr, Wikipedia (verändert)
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11. Web-‐Suchmaschinen: Wolfram|Alpha
Wolfram|Alpha ist eine
„Entscheidungsmaschine“,
die es ermöglicht mit
Wissen zu rechnen.
Abb. 6: Wolfram|Alpha Logo | Quelle: Wolfram|Alpha
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17. Bewertungskriterien für Webseiten
Bewertungskriterien für Webseiten
➧ Beliebtheit von Hyperlinks (Link-‐Popularity)
• Google PageRank
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18. Bewertungskriterien für Webseiten: Google PageRank
Google PageRank
1−d PR pj
PR pi=
N
d ∑ L pj
pj ∈ M pi
Dabei gilt:
n
•
∑ pi
sind die betrachteten Seiten
i=1
• M(pi) die Seiten, die auf pi verweisen
• L(pj) die Anzahl ausgehendender Hyperlinks auf Seite pj
• N die Anzahl betrachteter Seiten
• d ein Dämpfungsfaktor (i.d.R. 0,85)
• PR (pi) PageRank einer der betrachteten Seiten
• PR (pj) PageRank einer Seite, die auf pi verweist
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20. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
➧ Erzeuger des Datenstroms
• Erweitertes Modell der Web-‐Suche
• KonfekVonieren des Datenstroms
• SemanVk
• Bewerten der Suchergebnisse
• Google (Caffeine)
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21. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Erzeuger des Datenstroms
2008 ca. 500 Exabytes an erzeugten Daten/ Jahr Spiegel (2009)
Abb. 10: Erzeuger des Datenstroms
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22. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Erzeuger des Datenstroms | Beispiele
Abb. 12: TwiWer Benutzerkonto der London Tower Bridge | Quelle: TwiW er
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23. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
• Erzeuger des Datenstroms
➧ Erweitertes Modell der Web-‐Suche
• KonfekVonieren des Datenstroms
• SemanVk
• Bewerten der Suchergebnisse
• Google (Caffeine)
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24. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Erweitertes Modell der Web-‐Suche
Abb. 13: Erweiterte Web-‐Suche
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25. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
• Erzeuger des Datenstroms
• Erweitertes Modell der Web-‐Suche
➧ KonfekOonieren des Datenstroms
• SemanVk
• Bewerten der Suchergebnisse
• Google (Caffeine)
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26. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): KonfekVonieren des Datenstroms
KonfekOonieren wird möglich durch:
• Offene ProgrammierschniWstellen (APIs)
• Offene Protokolle (OAuth)
➧ Standardisierte AuthenOsierung
(OpenID, Google, Yahoo, Facebook, TwiWer)
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27. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): KonfekVonieren des Datenstroms
Abb. 14: Dialoge zur Erstellung eines Benutzerkontos ohne und mit standardisierter AuthenV sierung (v.r.n.l.) | Quelle: SlideShare, FriendFeed (verändert)
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28. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
• Erzeuger des Datenstroms
• Erweitertes Modell der Web-‐Suche
• KonfekVonieren des Datenstroms
➧ SemanOk
• Bewerten der Suchergebnisse
• Google (Caffeine)
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29. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): SemanVk | Ansätze
Abb. 15: Verschiedene Ansätze zur SemanV k | Nach Spivack
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30. Web 3.0: SemanVk
Abb. 16: SemanVsche Verknüpfungen | Quelle: TED
• Beziehungen von ArVkeln, Inhalten, Autoren, ect.
werden erfasst, interpreVert und bewertet
• Struktur des Webs ändert sich grundlegend
=> Verknüpfung von Ideen
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31. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
• Erzeuger des Datenstroms
• Erweitertes Modell der Web-‐Suche
• KonfekVonieren des Datenstroms
• SemanVk
➧ Bewerten der Suchergebnisse
• Google (Caffeine)
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32. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Bewerten der Suchergebnisse
Bewerten der Suchergebnisse
➧ Aggregieren der InformaOonen
• Errechnen von Prognosen
• Bewerten der InformaVonsquelle
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33. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Bewerten der Suchergebnisse
Bewerten der Suchergebnisse
• Aggregieren der InformaVonen
➧ Errechnen von Prognosen
– Suchanfragen sind häufig saisonalen Trends unterworfen
(z.B. Gesundheit, Essen und Trinken, Reisen)
– Ca. 50% der beliebtesten Suchanfragen 12 Monate voraussehbar
(12% Fehlerquote)
• Bewerten der InformaVonsquelle
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34. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Bewerten der Suchergebnisse | Bewerten der InformaV onsquelle
Bewerten der InformaOonsquelle
Abb. 17: Soziale Relevanz nach Gruppen geordnet | Nach Iskold
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35. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Bewerten der Suchergebnisse | Bewerten der InformaV onsquelle
Abb. 18: Yodas PageRank | Quelle: Pirillo, C.; Fitz, B.; volacci.com
1−d PR pj
PR pi= d ∑
N pj ∈ M pi L pj
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36. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Bewerten der Suchergebnisse | Bewerten der InformaV onsquelle
Bewerten der InformaOonsquelle
Abb. 19: Soziale Relevanz nach Gruppen geordnet | Nach Iskold
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37. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Bewerten der Suchergebnisse | Bewerten der InformaV onsquelle
Abb. 20: YouTube Bewertungssystem | Quelle: YouTube (verändert)
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38. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search)
• Erzeuger des Datenstroms
• Erweitertes Modell der Web-‐Suche
• KonfekVonieren des Datenstroms
• SemanVk
• Bewerten der Suchergebnisse
➧ Google (Caffeine)
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39. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Google (Caffeine)
Abb. 21: Google Ergebnisliste | Quelle: Google
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40. Web-‐Suche in Echtzeit (Real Time Search): Google (Caffeine)
Google (Caffeine)
• Zeitnahe Ergebnisse
• Bevorzugte Platzierung
aktualisierter Webseiten
• Fokus auf Nachrichten und
Soziale Medien (TwiWer, Facebook, MySpace)
• Kein Fokus auf Schlagworte
in URLs
Abb. 22: Koffein | Quelle: mararie, Flickr
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53. Zukün@ige Web-‐Suche: Ausblick
Abb. 34: Virtueller Assistent | Quelle: Lawrence, D.; Ludewijk , M. (1990): De robots van de danderzei, Amsterdam; Adams, D. (1990): Hyperland (verändert)
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54. Zukün@ige Web-‐Suche: Ausblick
Abb. 35: Die Intelligenz liegt in den Verknüpfungen | Quelle: Spivack, N.
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55. Zukün@ige Web-‐Suche: Ausblick
Abb. 36: ZukunE der Web-‐Suche | Quelle: Spivack, N.
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56. Zukün@ige Web-‐Suche: Ausblick
•2007: Komplexität eines
menschlichen Gehirns
Eine •2037: Komplexität von 6
Milliarden menschlichen Gehirnen
einzige •Das Web ist das Betriebssystem
Maschine dieser Maschine
•Komplexes „Immunsystem“
•Einbinden alltäglicher
Gegenstände
Abb. 37: Die Erde aus dem Weltraum | Quelle: Wikipedia
„What we really want to do at google is create an AI“
Larry Page Abb. 38: Trend Microchips | Quelle: Kelly, 1998
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57. Zusammenfassung
Abb. 39: Le signe de Shiva | Quelle: Hé, D. (1985): Le signe de Shiva, Paris, www.ubka.uni-‐karlsruhe.de
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