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In diesem Buch sind Lehrbeispiele gesammelt, die Dozierenden wertvolle Anregungen für ihre eigene Lehre liefern: Es werden Ideen für einzelne Übungen, Unterrichtseinheiten, Prüfungen oder ganze Kurse vorgestellt. Die benötigten Materialien sind für die Nutzer online frei verfügbar, um die Anwendung zu vereinfachen.
Alle Beiträge dieses Buches wurden 2020 für den Preis für das beste Health-Data-Science-Lehrmaterial eingereicht, der von der Arbeitsgruppe Lehre und Didaktik der Biometrie der Deutschen Region der Internationalen Biometrischen Gesellschaft und der GMDS ausgeschrieben wurde. So entstand ein breiter Querschnitt an Beiträgen für lebendige Lehre in Biometrie, Epidemiologie, Public Health und ähnlichen Gebieten.
Das Buch knüpft damit an die beiden Bände Zeig mir Biostatistik! und Zeig mir mehr Biostatistik! an, denen ähnliche Ausschreibungen vorausgingen.
Die Herausgeber unterrichten Biometrie als Haupt- oder Nebenfach an verschiedenen Universitäten bzw. Hochschulen. Es verbindet sie das gemeinsame Ziel, den Austausch von Ideen und ausgereiftem Unterrichtsmaterial im Bereich Health Data Science zu fördern.
Mountainbiking ist eine stark wachsende Natursportart mit einer hohen Teilnehmerzahl an Downhill- Mountainbikern im nördlichen Harz. Aufgrund der Wegebelastung entstehen soziale Konflikte und ökologische Auswirkungen, weshalb attraktive Strecken entwickelt und umweltschonende Lenkungsmaßnahmen durchgeführt werden müssen. Die Umfrage, die im Zuge dieser Arbeit durchgeführt wurde, ergab, dass die Anforderungen der Mountainbiker naturnahe, schmale und technisch anspruchsvolle Strecken sind. Die Auswirkungen des Mountainbikings betreffen die Tierwelt und sensible Gebiete abseits vorhandener Wege. Für die erfolgreiche Lenkung der Mountainbiker ist Kommunikation zwischen allen Beteiligten in der Landschaftsplanung erforderlich. Es ist auf eine umweltschonende Bauweise, gezielte Streckenführung, klare Beschilderungen, technische Herausforderungen und Wegequalitäten zu achten. Der Ausbau vorhandener Wegeinfrastruktur und aktive Lenkungsmaßnahmen im Harz können zu einer konfliktfreien und umweltfreundlichen Situation des Mountainbikings führen. Zusätzliche Forschungsarbeiten mit konkreten Schwerpunkten einzelner Lenkungskriterien oder ökologischen Auswirkungen können das Management von Mountainbike- Strecken erleichtern.
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit dem Thema der Darstellung von Vegetation im Kontext des Building Information Modeling (BIM) und hierbei insbesondere mit der Entwicklung eines Datenmodells für ausgewählte Baumarten.
Die Anwendung der BIM-Methode wird in der Landschaftsarchitektur zunehmend gefordert. Zurzeit sind die Integration und die Arbeit mit der BIM-Methode noch mit großen Herausforderungen verbunden. Für die Landschaftsarchitektur fehlen definierte Objekte im internationalen, herstellerneutralen Austauschformat Industry Foundation Classes (IFC). Es fehlen neben den Objekten des Freiraums die Workflows zur Modellierung der Objekte, die beschreibenden Informationen und die Zuordnung zu den Detaillierungsgraden.
Das Ziel der vorliegenden Masterarbeit besteht darin, eine Methode zum Generieren von parametrischen Baummodellen zu entwickeln. Es werden individuelle Baummodelle in der CAD/BIM-Software Autodesk Revit modelliert. Die Baummodelle sollen den Lebenszyklus einer Pflanze abbilden. Das in dieser Arbeit erstellte Baummodell ermöglicht die Abbildung einer Vielzahl von Kronen- und Wurzelformen. Die generierten Baummodelle beinhalten Wachstumsfunktionen mit spezifischen Parametern für die Gesamthöhe, die lichte Stammhöhe, den größten Kronendurchmesser, die Höhe des größten Kronendurchmessers sowie Länge und Tiefe der Wurzel. Zusätzlich zur Geometrie des Modells werden relevante Informationen als konsistenter Parametersatz definiert. Die Informationen können den BIM-Anwendungsfällen zugeordnet werden. Die Parametersätze für das Erscheinungsbild der Modelle und die Informationen zu den Eigenschaften werden über Dynamo gesteuert. Das ermöglicht den direkten Austausch der Modelle und der zugehörigen Informationen.
Ein erläuterndes Video (HAVERLAND 2022) zur Vorgehensweise und den Ergebnissen findet sich unter https://youtu.be/Azx3mPMu3Ng