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Das im März 2024 vorgestellte Rentenpaket II der Ampelregierung sieht vor, das Rentenniveau zu stabilisieren und gleichzeitig eine schuldenfinanzierte Kapitaldeckung (Generationenkapital) einzuführen.
Allerdings führen diese Maßnahmen im Umlageverfahren zu einer einseitigen Belastung der jüngeren Generationen, die auch nicht durch den Aufbau des Generationenkapitals gemildert wird, wie die Ausführungen in diesem Artikel zeigen.
Faserverbundwerkstoffe (FVW) und Composites haben in der Luft- und Raumfahrtindustrie, im Automobilbau, beim Bau von Windenergieanlagen und in vielen weiteren zukunftsträchtigen Branchen eine große Bedeutung. Maßnahmen, die ein Erkennen von Schädigungen simultan zur Entstehung ermöglichen und Restbetriebszeiten prognostizieren können, sind geeignet, die Lebensdauer von FVW-Konstruktionen zu erhöhen. Darüber hinaus ist eine zustandsorientierte und somit kosteneffektive Wartung dieser Bauteile möglich.
Sowohl die Prognose, als auch die Detektion von Schäden würde den ressourcenschonenden Einsatz dieser Werkstoff-gruppe ermöglichen. Das sogenannte Structural Health Monitoring (SHM) bezeichnet in diesem Zusammenhang eine Methode, die es ermöglicht, kontinuierlich Anhalts-punkte über die Funktionsfähigkeit von Bauteilen und Konstruktionen zu erhalten.
Dieser Artikel beschreibt die Planung, Durchführung und Analyse von SHM-Experimenten. Das Hauptziel bestand in der Planung von Experimenten zur Gewinnung von Messdaten mittels piezoelektrischen Elementen auf Versuchstafeln, bei denen bewusst trukturbeschädigungen eingebracht wurden. Statistische Auswertungsmethoden sollen auf ihre Eignung getestet werden, Rückschlüsse aus den experimentell gewonnenen Daten auf die Art der Strukturbeschädigungen zu ziehen.
This survey compiles ideas and recommendations from more than a dozen researchers with different backgrounds and from different institutes around the world. Promoting best practice in benchmarking is its main goal. The article discusses eight essential topics in benchmarking: clearly stated goals, well- specified problems, suitable algorithms, adequate performance measures, thoughtful analysis, effective and efficient designs, comprehensible presentations, and guaranteed reproducibility. The final goal is to provide well-accepted guidelines (rules) that might be useful for authors and reviewers. As benchmarking in optimization is an active and evolving field of research this manuscript is meant to co-evolve over time by means of periodic updates.
The use of surrogate models is a standard method to deal with complex, realworld
optimization problems. The first surrogate models were applied to continuous
optimization problems. In recent years, surrogate models gained importance
for discrete optimization problems. This article, which consists of three
parts, takes care of this development. The first part presents a survey of modelbased
methods, focusing on continuous optimization. It introduces a taxonomy,
which is useful as a guideline for selecting adequate model-based optimization
tools. The second part provides details for the case of discrete optimization
problems. Here, six strategies for dealing with discrete data structures are introduced.
A new approach for combining surrogate information via stacking
is proposed in the third part. The implementation of this approach will be
available in the open source R package SPOT2. The article concludes with a
discussion of recent developments and challenges in both application domains.
Der Fokus dieses Artikels liegt auf den zwischenmenschlichen Herausforderungen und Dynamiken, die dem Teamteaching, bspw. in Form eines Lehr-Duos in der Praxis immanent sind. Hierbei wiederum liegt der Schwerpunkt der Untersuchung auf einer lösungsorientierten Perspektive. Der Hypothese folgend, dass Wertschätzung ein elementarer Faktor interdisziplinärer Lehre ist, wird diese definitorisch, konzeptionell und theoretisch beleuchtet. Hier ergibt sich die Korrelation der professionellen und der persönlichen Ebene als wichtiges Merkmal der Wertschätzung im Teamteaching.
Ziel dieser innerinstitutionellen Studie ist es, herauszufinden, wie die didaktische Umsetzung des Forschenden Lernens (FL) gelingen kann. 24 Lehrende aus allen Fakultäten der TH Köln wurden dazu als Expert*innen für ihre Lehrveranstaltungen in einer qualitativen Interviewstudie befragt. Im Fokus standen dabei die Herausforderungen, Erfolgsfaktoren und Weiterentwicklungsideen mit diesem Lehrformat, die Lehrende für sich identifiziert haben. Die Auswertung des Datenmaterials erfolgte mittels Qualitativer Inhaltsanalyse nach Mayring (2010). Die Ergebnisse zeichnen ein Bild von Forschendem Lernen, das sich über alle Handlungsebenen von Studium und Lehre erstreckt – von (äußeren) Rahmenbedingungen wie z.B. der Kooperationen mit Dritten über hochschulweite Fragestellungen wie die nach der Prüfungsgestaltung bis hin zum konkreten Lehr- und Lerngeschehen. Diese Studie bietet der Hochschuldidaktik eine evidenzbasierte Grundlage für Weiterbildung und Beratung sowie Lehrenden einen Orientierungsrahmen, um FL mehrdimensional zu planen und umzusetzen.
Hochschulen initiieren und fördern immer stärker das unternehmerische Denken und Handeln ihrer Studierenden und tragen maßgeblich zu ihrer Qualifizierung als Gründerinnen und Gründer bei. Entrepreneurship Education sowie die Bereitstellung von Einrichtungen und Angeboten für junge Gründerinnen und Gründer spielen eine zentrale Rolle und sollen Innovationen als wissensbasierten Output fördern. Die vorliegende Untersuchung geht der Fragestellung nach, wie Hochschulen am Beispiel der Technischen Hochschule Köln – kurz TH Köln – ihre Studierenden unternehmerische Kompetenzen vermitteln und sie in Bezug auf Gründungsaktivitäten sensibilisieren, mobilisieren und unterstützen können, um so eine Entrepreneruship-Kultur im Zeitablauf zu entwickeln und zu etablieren. Sie bezieht zwei empirische Studien mit ein: eine aktuelle Befragung der Studierenden aus dem Jahre 2019 sowie eine Befragung aus dem Jahre 2016. So lassen sich aktuelle sowie im Zeitablauf vergleichende Aussagen ableiten.
Der vorliegende Artikel beschreibt den hybriden Lehransatz im Modul Empirische Forschungsmethoden, das als Teil des Vertiefungsschwerpunktes Social Computing für Studierende im vierten Fachsemester im Bachelorstudiengang Medieninformatik an der Technischen Hochschule Köln (TH Köln) angeboten wird. Das Modul wurde im Sommersemester 2022 mit Anteilen von Online- und Präsenzlehre durchgeführt und anschließend von den Teilnehmenden mittels einer Umfrage evaluiert. Die Ergebnisse werden ebenfalls vorgestellt und zusammengefasst.
In diesem Beitrag geht es um eine Forschungsarbeit, die im Rahmen eines lehrbezogenen Forschungs- und Entwicklungsprojekts während des Sommersemesters 2021 zur Zeit der COVID-19-Pandemie in einem Anfänger*innen-Übersetzungskurs und zwei Fortgeschrittenen-Übersetzungskursen des Bachelorstudiengangs Mehrsprachige Kommunikation durchgeführt wurde. In diesen Kursen wurde eine digitale Gruppenarbeit angeboten, die von den meisten Studierenden besser als erwartet angenommen wurde. Dabei stellte sich heraus, dass diese Form der Arbeit Studierende dazu motivieren kann, trotz verschiedener Standorte gemeinsam an einem Projekt zu arbeiten. Zudem wurde die Annahme bestätigt, dass mit fortschreitender Spezialisierung der Studierenden eine stärkere Aktivierung bei digitaler Gruppenarbeit festzustellen ist. Da die Studierenden größtenteils auch eine Verbesserung ihrer Übersetzungs- und Sozialkompetenz wahrnahmen und diese Lehrform als Abwechslung zur gewöhnlichen Vorgehensweise empfanden, kann digitale Gruppenarbeit in Übersetzungskursen als empfehlenswert gelten.
Data pre-processing is a key research topic in data mining because it plays a
crucial role in improving the accuracy of any data mining algorithm. In most
real world cases, a significant amount of the recorded data is found missing
due to most diverse errors. This loss of data is nearly always unavoidable.
Recovery of missing data plays a vital role in avoiding inaccurate data
mining decisions. Most multivariate imputation methods are not compatible
to univariate datasets and the traditional univariate imputation techniques
become highly biased as the missing data gap increases. With the current
technological advancements abundant data is being captured every second.
Hence, we intend to develop a new algorithm that enables maximum
utilization of the available big datasets for imputation. In this paper, we
present a Seasonal and Trend decomposition using Loess (STL) based
Seasonal Moving Window Algorithm, which is capable of handling patterns
with trend as well as cyclic characteristics. We show that the algorithm is
highly suitable for pre-processing of large datasets.