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Die steigende Popularität von mobilen Endgeräten im privaten und geschäftlichen Umfeld geht mit einem Anstieg an Sicherheitslücken und somit potentiellen Angriffsflächen einher. Als ein Element der technischen und organisatorischen Maßnahmen zum Schutz eines Netzwerkes können Monitoring-Apps dienen, die unerwünschtes Verhalten und Angriffe erkennen. Die automatisierte Überwachung von Endgeräten ist jedoch rechtlich und ethisch komplex. Dies in Kombination mit einer hohen Sensibilität der Nutzer und Nutzerinnen dieser Geräte in Bezug auf Privatsphäre, kann zu einer geringen Akzeptanz und Compliance führen. Eine datenschutzrechtlich und ethisch einwandfreie Konzeption solcher Apps bereits im Designprozess führt zu höherer Akzeptanz und verbessert so die Effizienz. Diese Analyse beschreibt Möglichkeiten zur Umsetzung.
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.
Kalkulation
(2019)
Effective training requires high muscle forces potentially leading to training-induced injuries. Thus, continuous monitoring and controlling of the loadings applied to the musculoskeletal system along the motion trajectory is required. In this paper, a norm-optimal iterative learning control algorithm for the robot-assisted training is developed. The algorithm aims at minimizing the external knee joint moment, which is commonly used to quantify the loading of the medial compartment. To estimate the external knee joint moment, a musculoskeletal lower extremity model is implemented in OpenSim and coupled with a model of an industrial robot and a force plate mounted at its end-effector. The algorithm is tested in simulation for patients with varus, normal and valgus alignment of the knee. The results show that the algorithm is able to minimize the external knee joint moment in all three cases and converges after less than seven iterations.