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A High-Throughput Functional Complementation Assay for Classification of BRCA1 Missense Variants
(2013)
Lightning safety guidelines
(2010)
Kombination quantitativer und qualitativer Methoden zur Untersuchung der Studieneingangsphase
(2019)
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.
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.
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.