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Im Modul Algorithmen und Datenstrukturen ist das Inverted Classroom Modell mit der Scrum-Methodik kombiniert. Die Studierenden erarbeiten die Inhalte des Moduls im Lernmanagementsystem mithilfe von Videoaufzeichnungen, digitalem Skript und interaktiven Übungseinheiten. Der Wegfall der klassischen Vorlesung ermöglicht mehr Zeit zur Beantwortung von Fragen, Diskussionen sowie der Reflexion des Erlernten durch Hörsaal-Quizze. Die Themen der Veranstaltung werden vorgegeben, aber die Bearbeitung erfolgt individuell und die Studierenden gestalten ihre eigenen Lernprozesse. Theorie und Praxis der Veranstaltung werden analog zur Scrum-Methodik in mehrwöchigen Sprints im Team bearbeitet. Die Aufgaben sind in den Kontext einer virtuellen Betriebssystemumgebung eingebettet und bauen aufeinander auf. Das Softwareprojekt wird hierzu als GitLab-Repository zur Verfügung gestellt. Die Verwendung von Git und integrierten Test-Routinen entsprechen einer realitätsnahen Vorgehensweise, wie sie in der Softwareentwicklung allgemein gängige Praxis ist.
Der Beitrag beschreibt als Werkstattbericht die Kombination des Inverted Classroom Modells mit der agilen Entwicklungsmethodik von Scrum zu einem Veranstaltungskonzept für ein Grundlagenfach der Informatik. Neben der fachspezifischen Lehre wird dadurch das Vorgehen die in der Informatik immer wichtiger werdende agile Entwicklungsmethodik zum überfachlichen Kompentenzerwerb adressiert. Der Beitrag stellt die Umsetzung der agilen Lehrmethodik vor und gibt erste Rückmeldungen aus Sicht von Studierenden und Lehrenden.
Eine Euterbehandlung wie das antibiotische Trockenstellen erfolgt i.d.R. nach einem abgeschlossenen Melkvorgang, während sich das Tier noch im Melkstand befindet. In dieser Situation befindet sich der Landwirt/Tierarzt in den meisten Fällen direkt hinter dem zu behandelnden Tier in einer Art Mulde, die die einfache Erreichung des Euters in bequemer Arbeitshöhe ermöglicht. Aus dieser Position heraus ist die Ohrmarke, die das einzige vorgeschriebene Identifikationsmerkmal bildet, nur schlecht oder gar nicht zu erkennen. Es ist daher wünschenswert, dass in der beschriebenen Position eine automatisierte bildbasierte Identifikation des Einzeltiers z.B. mithilfe eines Smartphones erfolgt, um darauffolgend die spezifischen Gesundheitsdaten und eventuell vorhandene Behandlungsempfehlungen der IQexpert-App zu erhalten.
Diese Hausarbeit und die darauf aufbauenden Arbeiten sollen die technische Umsetzbarkeit, die dazu notwendigen Voraussetzung und das dabei erreichbare Ergebnis beleuchten. Der Fokus liegt zunächst auf der Beurteilung der möglichen Erkennungsgenauigkeit verschiedener Technologien. Der notwendige Aufwand wie z.B. Speicherverbrauch, Rechenzeit und daraus resultierende Kosten werden zunächst nur zweitrangig betrachtet.