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Kombination qualitativer und quantitativer Methoden zur Untersuchung der Studieneinstiegsphase
(2019)
Mit Hilfe der Kombination von qualitativen und quantitativen Verfahren zielen Mixed-Methods Ansätze darauf ab, einen vertieften Einblick in komplexe Gegenstände zu gewinnen. In der Hochschulbildungsforschung finden sie zunehmend Anklang, da sie besonders geeignet erscheinen, das vielschichtige Wirkungsgefüge zu erfassen, das das Lehren und Lernen an Hochschulen auszeichnet. Der Beitrag geht den Potenzialen von Mixed-Methods Ansätzen am Beispiel einer Studie zur Studieneingangsphase nach, die den Wirkungszusammenhang zwischen der Nutzung von Angeboten für den Studieneinstieg und der Entwicklung von Studierfähigkeit untersucht. Der Beitrag veranschaulicht die Integration von Methoden und Ergebnissen, um Chancen und Grenzen von Mixed-Methods Studien für die Hochschulbildungsforschung zu diskutieren.
Kombination quantitativer und qualitativer Methoden zur Untersuchung der Studieneingangsphase
(2019)
Living Books ist ein in Aachen stationiertes Event der Buchhandlungskette Mayersche, welches Kinder und Jugendliche zum Lesen animieren soll, indem Technik und Unterhaltungsmedien mit dem Buch verbunden werden. Hierzu werden die Möglichkeiten der virtuellen Realität genutzt sowie einzigartige Marketingstrategien, die sich ebenfalls neuartiger Technik bedienen, um das Interesse und die Neugierde junger Menschen zu wecken. Vor Ort wird man zum ersten Mal mit dem Buch konfrontiert. Bis dahin wirkt das Event schlichtweg wie ein Fantreffen zu Buchverfilmungen. Nacheinander betreten die jungen Besucher mithilfe einer VR-Brille eine Welt, die einem Buch entstammt, um ihnen die Geschichte spielerisch näherzubringen. Mithilfe der neuen Welt und einem plötzlichen Ende soll Neugierde für das Buch geweckt werden. Das Interesse für die Geschichte soll am Ende größer sein als die Abneigung gegen das Lesen.
Mit einem Werbefilm kann man seine Zielgruppe schnell und einfach in wenigen Minuten erreichen, indem man sich als Unternehmen auf eine freundliche Art und Weise vorstellt und somit Vertrauen und Kontakt zu der Zielgruppe herstellt. Außerdem bietet ein Werbefilm eine gute Möglichkeit sein Unternehmen als modernes und leistungsstarkes Unternehmen zu präsentieren, um potenzielle Kunden oder sogar neue
Mitarbeiter zu werben. Mit einem überzeugendem Werbefilm, der richtigen Musik und Animation, bleibt ein Werbefilm im Gedächtnis der Zuschauer, viel besser als es Printwerbung in Form von einem Flyer oder einer Broschüre erfüllen kann. Zusätzlich kann man seine Reichweite im Social-Media Bereich um weitere Kanäle erweitern. Dies wiederum ermöglicht dem Unternehmen seinen Kundenstamm zu stärken und auszubauen.
The growing body of political texts opens up new opportunities for rich insights into political dynamics and ideologies but also increases the workload for manual analysis. Automated speaker attribution, which detects who said what to whom in a speech event and is closely related to semantic role labeling, is an important processing step for computational text analysis. We study the potential of the large language model family Llama 2 to automate speaker attribution in German parliamentary debates from 2017-2021. We fine-tune Llama 2 with QLoRA, an efficient training strategy, and observe our approach to achieve competitive performance in the GermEval 2023 Shared Task On Speaker Attribution in German News Articles and Parliamentary Debates. Our results shed light on the capabilities of large language models in automating speaker attribution, revealing a promising avenue for computational analysis of political discourse and the development of semantic role labeling systems.
The growing body of political texts opens up new opportunities for rich insights into political dynamics and ideologies but also increases the workload for manual analysis. Automated speaker attribution, which detects who said what to whom in a speech event and is closely related to semantic role labeling, is an important processing step for computational text analysis. We study the potential of the large language model family Llama 2 to automate speaker attribution in German parliamentary debates from 2017-2021. We fine-tune Llama 2 with QLoRA, an efficient training strategy, and observe our approach to achieve competitive performance in the GermEval 2023 Shared Task On Speaker Attribution in German News Articles and Parliamentary Debates. Our results shed light on the capabilities of large language models in automating speaker attribution, revealing a promising avenue for computational analysis of political discourse and the development of semantic role labeling systems.
Disruption experiments targeted at the Bacillus licheniformis degSU operon and GFP-reporter analysis provided evidence for promoter activity immediately upstream of degU. pMutin mediated concomitant introduction of the degU32 allele – known to cause hypersecretion in Bacillus subtilis – resulted in a marked increase in protease activity. Application of 5-fluorouracil based counterselection through establishment of a phosphoribosyltransferase deficient Δupp strain eventually facilitated the marker-free introduction of degU32 leading to further protease enhancement achieving levels as for hypersecreting wild strains in which degU was overexpressed. Surprisingly, deletion of rapG – known to interfere with DegU DNA-binding in B. subtilis – did not enhance protease production neither in the wild type nor in the degU32 strain. The combination of degU32 and Δupp counterselection in the type strain is not only equally effective as in hypersecreting wild strains with respect to protease production but furthermore facilitates genetic strain improvement aiming at biological containment and effectiveness of biotechnological processes.