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Die Studie erörtert anhand eines Fallbeispiels aus der Mathematik für Ingenieur*innen, wie didaktische Gestaltungsprinzipien für Soziale Präsenz, Kollaboration und das Lösen von praxisnahen Problemen mit mathematischem Denken in einer Online-Umgebung aussehen können. Hierfür zieht der
Beitrag den forschungsmethodologischen Rahmen Design-Based Research (DBR) hinzu und berichtet über Zwischenergebnisse. DBR wird an dieser Stelle als eine systematische Herangehensweise an kurzfristige Lehrveränderungen und als Chance auf dem Weg zu einer neuen Hochschullehre nach der COVID-19-Pandemie dargestellt, die theoretische und empirische Erkenntnisse mit Praxisverknüpfung und -relevanz vereint.
The term ocular rigidity is widely used in clinical ophthalmology. Generally it is assumed as a resistance of the whole eyeball to mechanical deformation and relates to biomechanical properties of the eye and its tissues. Basic principles and formulas for clinical tonometry, tonography and pulsatile ocular blood flow measurements are based on the concept of ocular rigidity. There is evidence for altered ocular rigidity in aging, in several eye diseases and after eye surgery. Unfortunately, there is no consensual view on ocular rigidity: it used to make a quite different sense for different people but still the same name. Foremost there is no clear consent between biomechanical engineers and ophthalmologists on the concept. Moreover ocular rigidity is occasionally characterized using various parameters with their different physical dimensions. In contrast to engineering approach, clinical approach to ocular rigidity claims to characterize the total mechanical response of the eyeball to its deformation without any detailed considerations on eye morphology or material properties of its tissues. Further to the previous chapter this section aims to describe clinical approach to ocular rigidity from the perspective of an engineer in an attempt to straighten out this concept, to show its advantages, disadvantages and various applications.
Holzbau
(2021)
This chapter describes three general strategies to master uncertainty in technical systems: robustness, flexibility and resilience. It builds on the previous chapters about methods to analyse and identify uncertainty and may rely on the availability of technologies for particular systems, such as active components. Robustness aims for the design of technical systems that are insensitive to anticipated uncertainties. Flexibility increases the ability of a system to work under different situations. Resilience extends this characteristic by requiring a given minimal functional performance, even after disturbances or failure of system components, and it may incorporate recovery. The three strategies are described and discussed in turn. Moreover, they are demonstrated on specific technical systems.
Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Customer Journeys am Beispiel von intelligentem Parken
(2021)
Im Konsumentenmarkt entstehen vermehrt neue Anwendungen von Künstlicher
Intelligenz (KI). Zunehmend drängen auch Geräte und Dienste in den Markt, die
eigenständig über das Internet kommunizieren. Dadurch können diese Geräte und
Dienste mit neuartigen KI-basierten Diensten verbessert werden. Solche Dienste
können die Art und Weise beeinflussen, wie Kunden kommerzielle Entscheidungen
treffen und somit das Kundenerlebnis maßgeblich verändern. Der Einfluss von KI
auf kommerzielle Interaktionen wurde bisher noch nicht umfassend untersucht.
Basierend auf einem Framework, welches einen ersten Überblick über die Effekte
von KI auf kommerzielle Interaktionen gibt, wird in diesem Kapitel der Einfluss von KI auf Customer Journeys am konkreten Anwendungsfall des intelligenten Parkens analysiert. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können in der Praxis als Grundlage
genutzt werden, um das Potenzial von KI zu verstehen und bei der Gestaltung eigener Customer Journeys umzusetzen.