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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.
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.
Improved efficiency prediction of a molten salt receiver based on dynamic cloud passage simulation
(2019)
The initial idea of Robotic Process Automation (RPA) is the automation of business processes through the presentation layer of existing application systems. For this simple emulation of user input and output by software robots, no changes of the systems and architecture is required. However, considering strategic aspects of aligning business and technology on an enterprise level as well as the growing capabilities of RPA driven by artificial intelligence, interrelations between RPA and Enterprise Architecture (EA) become visible and pose new questions. In this paper we discuss the relationship between RPA and EA in terms of perspectives and implications. As workin- progress we focus on identifying new questions and research opportunities related to RPA and EA.