Mass media and education; Teachers; Educational technology; Education; Interactive multimedia; Multimedia systems; Bildungswesen; Computerunterstütztes Lernen; Neue Medien; Massenmedien; Digitalisierung; Schulbuch; Open Access
This open access book examines the interrelations and correlations of the postdigital condition and its relationship to education, with a particular focus on participation. Contributions reflect on how educational institutions are affected by the recent transformations of media technologies and practices, and how at the same time institutions such as schools and universities are supposed to enable people to participate in media practices in an informed and reflective way. How, and under what conditions, can teachers and students participate in contemporary media constellations? The book will be of interest to academics and researchers involved in teacher education, digital pedagogy, educational technology, instructional design, education philosophy and media education. Andreas Weich is Head of the Media / Transformation Research Department at the Leibniz Institute for Educational Media / Georg Eckert Institute, Germany. Felicitas Macgilchrist is Professor of Digital Education and Schooling at the Department of Educational Science, University of Oldenburg, Germany.
von Torsten Brinda ; Niels Brüggen ; Ira Diethelm ; Thomas Knaus ; Sven Kommer ; Christine Kopf ; Petra Missomelius ; Rainer Leschke ; Friederike Tilemann ; Andreas Weich
In dieser Arbeit wurden Zeitreihen verschiedener natürlicher Systeme auf ihre Vorhersagbarkeit untersucht. Der Determinismus der zugrundeliegenden dynamischen Systeme war unbekannt oder zu komplex, um ihn direkt zu modellieren. Die Datenbestände wurden daher mit verschiedenen linearen und nichtlinearen Methoden im Frequenz- und Zeitbereich statistisch ausgewertet. Durch die Anwendung des neuronalen Netzwerktyps "Radiales-Basis-Funktionen-System", wurde versucht, die Dynamik zu approximieren und die Vorhersage durchzuführen. Mit der Hauptkomponentenanalyse wurden multivariante Korrelationen bestimmt und Daten komprimiert. Untersucht wurden die Schwankungen chemischer Analysedaten eines Gesteinsbohrkerns, welche die Milankovitch-Zyklen unseres Sonnensystems widerspiegeln, die Entwicklung der Tierbestände des Meeresökosystems vor der Küste von Peru sowie lokale Wetterdaten von Niederschlag, Wasserdampfdruck und Temperatur aus Potsdam, die aus globalen grossskaligen Druck- und Temperaturdaten prognostiziert werden sollten. In einer weiteren Aufgabe, einem speziellen quadratischen Minimierungsproblem der Umweltanalytik, wurde mit der Hauptkomponentenanalyse eine Robustheit des Ergebnisses gegenüber Messfehlern erreicht. Für die Untersuchung wurde das Computerprogramm "Data-Stream-Network" entwickelt, das hier vorgestellt wird. In das Programm sind die wichtigsten Methoden der Zeitreihenanalyse integriert, die mit einem grafischen Editor einfach zu Algorithmennetzen verbunden werden können. <dt.>
This thesis deals with the prediction of time-series describing various natural systems. The underlying dynamical systems were either unknown or too complex to model directly. Instead of this the data stocks are investigated with statistical methods. Neural networks of type "Radial-Basis-Function-System" were used to approximate the dynamics and to predict the future. The investigated data sets are: a) fluctuation in the chemical analysis data of a rock drilled core, which are correlated to the Milankovitch-cycles, b) data of the marine ecosystem at Peru's coast and c) local weather data of a German city, which has been predicted using only large scale global weather data over Europe. In order to perform these investigations the computer program "Data-Stream-Network" was developed, which is also discussed. All important time-series analysis methods are integrated within, allowing to connect them into large modules easily generated with the help of a graphical editor. <engl.>
