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Der Beitrag fokussiert die Frage nach dem Stand des durch die Bologna-Reform angestoßenen Kulturwandels im Hinblick auf Kompetenzorientierung am Beispiel der Technischen Universität Hamburg (TUHH). An der TUHH wird bereits seit einigen Jahren daran gearbeitet, die Lehre grundlegend neu auszurichten. Hierfür setzt das hochschuldidaktische "Zentrum für Lehre und Lernen" (ZLL) verschiedene Maßnahmen ein, wie z.B. eine finanzielle und didaktische Unterstützung von Lehrenden bei der Umstellung ihrer Veranstaltungen, Weiterqualifizierungsangebote und Informationsmaterial. Die Maßnahmen ebenso wie die innovierten Veranstaltungen werden von Lehrenden und Studierenden gut evaluiert. Nach dem Ansatz des Constructive Alignments lässt sich jedoch davon ausgehen, dass der Bereich der Prüfungen für eine Einschätzung des Status Quo der Kompetenzorientierung besonders relevant ist. Dieser wird deshalb anhand der beiden Kriterien Prüfungsformate und Schwierigkeitsstufen von Prüfungsaufgaben näher beleuchtet, die eng mit der Kompetenzorientierung zusammen hängen. Ergebnisse hierzu aus einer universitätsweiten Datenbank zur Studienorganisation sowie aus einer Online-Umfrage unter Studierenden weisen darauf hin, dass das Prüfungsformat "Klausur" nach wie vor am stärksten verbreitet ist; zugleich sind die Studierenden nach einer Selbsteinschätzung in Prüfungen vorrangig mit Aufgaben auf den Taxonomieniveaus "Wiedergeben" und "Anwenden" konfrontiert. Dies lässt sich als Hinweis darauf interpretieren, dass es im Hinblick auf eine Kompetenzorientierung in den Prüfungen noch weiteren Veränderungsbedarf gibt.
The potential of SMART climbing robot combined with a weatherproof cabin for rotor blade maintenance
(2016)
In this paper we present an extension of the action language Golog that allows for using fuzzy notions in non-deterministic argument choices and the reward function in decision-theoretic planning. Often, in decision-theoretic planning, it is cumbersome to specify the set of values to pick from in the non-deterministic-choice-of-argument statement. Also, even for domain experts, it is not always easy to specify a reward function. Instead of providing a finite domain for values in the non-deterministic-choice-of-argument statement in Golog, we now allow for stating the argument domain by simply providing a formula over linguistic terms and fuzzy uents. In Golog’s forward-search DT planning algorithm, these formulas are evaluated in order to find the agent’s optimal policy. We illustrate this in the Diner Domain where the agent needs to calculate the optimal serving order.
20 Years of RoboCup
(2016)