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Die Studiengangentwicklung ist ein komplexer Prozess, in dem strukturelle Vorgaben beachtet, viele unterschiedliche Akteure/-innen einbezogen und nicht zuletzt angemessene didaktische Lösungen zum Erreichen der angestrebten Lernergebnisse gefunden werden müssen. Der vorliegende Text nimmt besonders den letzten Punkt in den Blick: Er zeigt, wie Studiengangentwicklung zu einem Thema der (Hochschul-)Didaktik geworden ist und wie sich der didaktische Ansatz von struktur- und prozessorientierten Ansätzen unterscheidet, aber auch, wie er mit diesen zusammenhängt. An einem Beispiel aus dem Wirtschaftsingenieurwesen wird veranschaulicht, was didaktische Studiengangentwicklung in der Praxis ausmacht und wie eine konkrete Implementierung verlaufen kann. Auf dieser Grundlage wird abschließend ein erweitertes Modell der didaktischen Studiengangentwicklung vorgeschlagen.
Self-aeration is traditionally explained by the water turbulent boundary layer outer edge intersection with the free surface. This paper presents a discussion on the commonly accepted hypothesis behind the computation of the critical point of self-aeration in spillway flows and a new formulation is proposed based on the existence of a developing air flow over the free surface. Upstream of the inception point of self-aeration, some surface roughening has been often reported in previous studies which consequently implies some entrapped air transport and air–water flows coupling. Such air flow is proven in this study by presenting measured air velocities and computing the air boundary layer thickness for a 1V:2H smooth chute flow. Additionally, the growth rate of free surface waves has been analysed by means of Ultrasonic Sensors measurements, obtaining also the entrapped air concentration. High-speed camera imaging has been used for qualitative study of the flow perturbations.
Development of a subject-oriented reference process model for the telecommunications industry
(2016)
Generally the usage of reference models can be structured top-down or bottom-up. The practical need of agile change and flexible organizational implementation requires a consistent mapping to an operational level. In this context, well-established reference process models are typically structured top-down. The subject-oriented Business Process Management (sBPM) offers a modeling concept that is structured bottom-up and concentrates on the process actors on an
operational level. This paper applies sBPM to the enhanced Telecom Operations Map (eTOM), a well-accepted reference process model in the telecommunications industry. The resulting design artifact is a concrete example for a combination of a bottom-up and top-down developed reference model. The results are evaluated and confirmed in practical context through the involvement of the industry body TMForum.
On-line monitoring of the metabolic activity of microorganisms involved in intermediate stages of biogas production plays an important role to avoid undesirable “down times” during the biogas production. In order to control this process, an on-chip differential measuring system based on the light-addressable potentiometric sensor (LAPS) principle combined with a 3D-printed multi-chamber structure has been realized. As a test microorganism, Escherichia coli K12 (E. coli K12) were used for cell-based measurements. Multi-chamber structures were developed to determine the metabolic activity of E. coli K12 in suspension for a different number of cells, responding to the addition of a constant or variable amount of glucose concentrations, enabling differential and simultaneous measurements.
Pure analytical or experimental methods can only find a control strategy for technical systems with a fixed setup. In former contributions we presented an approach that simultaneously finds the optimal topology and the optimal open-loop control of a system via Mixed Integer Linear Programming (MILP). In order to extend this approach by a closed-loop control we present a Mixed Integer Program for a time discretized tank level control. This model is the basis for an extension by combinatorial decisions and thus for the variation of the network topology. Furthermore, one is able to appraise feasible solutions using the global optimality gap.
Zur Unterstützung des Transformationsbedarfs von Telekommunikationsunternehmen sind die Referenzmodelle des TM Forums in der Praxis weltweit anerkannt. Dabei findet jedoch meist eine losgelöste Nutzung für spezifische Einzelthemen statt. Daher führt dieser Artikel die bestehenden Inhalte in einer industriespezifischen, übergreifenden Referenzarchitektur zusammen. Der Fokus liegt auf den Ebenen Aufbauorganisation, Prozesse, Applikationen und Daten. Darüber hinaus werden inhaltliche Architekturdomänen zur Strukturierung angeboten. Die Referenzarchitektur ist hierarchisch aufgebaut und wird hier beispielhaft für ausgewählte, aggregierte Inhalte beschrieben. Als erste Evaluation wird die Anwendung der Referenzarchitektur in drei Praxisprojekten erläutert.
Ein Drittel der Mitarbeiter der Saint-Gobain Glass Deutschland
GmbH hat drei Jahre lang regelmäßig seinen Rücken trainiert.
Mit Erfolg, wie eine abschließende Evaluation in Zusammenarbeit
mit der FH Aachen zeigt. Die Fehltage der Trainingsteilnehmer
sind enorm zurückgegangen, während die untrainierten Kollegen
weiterhin unter Rückenbeschwerden leiden.
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.