Entwicklung, in-house Validierung und Anwendung des ganzheitlichen Verfahrens Biokristallisation für die Unterscheidung von Weizen-, Möhren- und Apfelproben aus unterschiedlichem Anbau und Verarbeitungsschritten

Die Qualität ökologischer Produkte wird über den Prozess und nicht am Produkt selbst bestimmt. Die zunehmende Nachfrage nach ökologischen Produkten fordert Methoden, die den Prozess am Produkt zeigen (Authentizitätsprüfung). Eine Literaturstudie für die vorliegende Habilitationsschrift ergab, dass ganzheitliche Verfahren sich dazu besonders eignen. Zu solchen ganzheitlichen Verfahren gehört die Biokristallisation. Bei diesem Verfahren kristallisiert eine Mischung aus Probe und CuCl2 auf einer Glasplatte zu einem Bild, das sowohl visuell, als auch computergestützt ausgewertet werden kann. Es wurden zunächst alle Schritte im Labor dokumentiert und entsprechende Standardarbeitsanweisungen erstellt. Mit einem eigens entwickelten Computerprogramm werden die Bedingungen während der Probenaufbereitung und Kristallisation für jede Probe und jedes Bild erfasst. Mit einer Texturanalyse können auch die für diese Arbeiten erstellte große Menge an Bildern ausgewertet und die Ergebnisse statistisch bearbeitet werden. Damit ist es möglich das Verfahren und Methoden für Weizen- und Möhrenproben zu charakterisieren. Es wurden verschiedene Einflussgrößen untersucht. Das Verfahren ist besonders gegenüber Änderungen in der Probenvorbereitung (z.B. Vermahlung, Mischungsverhältnis) empfindlich. Es wurde sowohl die Methodenstreuung, als auch der Anteil einzelner Schritte an der Gesamtstreuung für Weizen-, Möhren- und Apfelproben ermittelt. Die Verdampfung und Kristallisation hat den größten Anteil an der Gesamtstreuung. Die Durchführung eines Laboreignungstests zeigte, dass die so dokumentierten und charakterisierten Methoden in anderen Laboratorien erfolgreich eingesetzt werden können. Das Verfahren wurde für die nominale Unterscheidung von Weizen-, Möhren- und Apfelproben aus unterschiedlichem Anbau und Verarbeitungsschritten eingesetzt. Weizen-, Möhren- und Apfelproben aus definiertem Anbau können signifikant unterschieden werden. Weizen-, Möhren- und Apfelproben vom Erzeuger (Markt) konnten im Paarvergleich (ökologisch, konventionell) teilweise signifikant getrennt werden. Das Verfahren ist auch für die Charakterisierung von verarbeiteten Proben einsetzbar. Es konnte der Einfluss von Saftherstellung, Erwärmung und Alterung signifikant gezeigt werden. Darüber hinaus lässt sich das Verfahren auf weitere Probenarten anwenden. Das Verfahren arbeitet ganzheitlich, d.h. es werden keine Einzelstoffe analytisch bestimmt, sondern als Ergebnis wird ein Bild erhalten. Die Textur- und Struktureigenschaften dieses Bildes können mit standardisierten Methoden ausgewertet werden.

Vorstellungen zu Zeiträumen der Evolution von Schülern der Oberstufe in Deutschland und Frankreich

Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Erhebung der Vorstellungen von Oberstufenschülern bezüglich der Zeitdimension in der Evolution. Daneben geht es um Vorstellungen zu Mechanismen und zu zentralen Ereignissen der Evolution. Einen wichtigen Schwerpunkt stellt der Vergleich der Vorstellungen zwischen deutschen und französischen Oberstufenschülern dar, mit dem Ziel, herauszufinden, ob und in welcher Form sich curriculare Unterschiede bemerkbar machen. In einem Seminar im Wintersemester 2008/2009 zum Thema „Evolutionsbiologie im Unterricht“ waren viele Studierende erstaunt darüber, wie schwer es ihnen fiel, die Zeiträume der Evolution erfahrbar zu machen. Aufgrund des durch diese Diskussion geweckten Interesses, die Vorstellungswelten der Schüler bezüglich der Zeiträume der Evolution zu erfassen, wurde die vorliegende quantitative Studie, die an eine qualitative zum Thema „Altersabhängige Schülervorstellungen zu Massensterbeereignissen in der Evolution. Eine Interviewstudie.“ anknüpft, aufgenommen. Zur Fragebogenentwicklung diente Literatur zur Forschungsmethode, aber auch Gespräche mit der Zielgruppe sowie die Daten der qualitativen Studie. Nach einem Probelauf und der Durchführung der Umfrage mit 158 deutschen und 129 französischen Schülern, wurden die Daten mit dem Computerprogramm SPSS ausgewertet. Selbst Schüler, in deren Unterricht Zeiträume der Evolution Thema war, verfügen nicht über realistische Vorstellungen, wie sich herausstellte, als sie diese benennen oder selbständig auf einem Zeitstrahl einzeichnen sollten. Allerdings hilft eine Veranschaulichung wie Kreisdiagramme bei realitätsnahen Einschätzungen. Gemäß des Lehrplans sind französische Schüler oft mit den Zeiträumen der Evolution im Unterricht konfrontiert. Trotzdem lassen sich bei ihnen keine realistischen Vorstellungen bezüglich der Zeitdimensionen vorfinden. Französische Schüler unterscheiden sich im Antwortverhalten von deutschen Schülern. Fragebögen der französischen Schüler vermitteln den Eindruck einer oberflächlichen Beantwortung. Die Lernenden scheinen sich nicht genau mit den Inhalten auseinandergesetzt zu haben, sie legen oft unreflektiert ihr Wissen oder ihre (teils unrealistischen) Vorstellungen dar. Zudem gehen französische Schüler eher als ihre deutschen Mitschüler den Arbeitsanweisungen nach. Bezüglich der Umstände, wie die Dinosaurier und andere Tiere ausgestorben sind, verfügen deutsche und französische Schüler über realistische Vorstellungen, was unter anderem auf die häufige Repräsentation in den Medien zurückgeführt wird. Überraschend viele Schüler stellen sich in Bezug auf die Menschwerdung verzweigte Stammeslinien vor, wobei finale Vorstellungen nur selten anzutreffen sind. Sie verfügen auch hier meist über realistische Vorstellungen. Es traten in der Untersuchung geschlechtsspezifische Unterschiede auf. Vorstellungen männlicher Schüler sind überwiegend realistischer als die der weiblichen Altersgenossen. Es ist abschließend anzumerken, dass Schüler aufgrund eines großen Interesses am Thema eine intensivere Behandlung des Themas Evolution im Biologieunterricht wünschen. Durch diese Untersuchung kommt es zu einem besseren Verständnis der Vorstellungswelten der Schüler bezüglich den Zeitdimensionen, den Mechanismen und zentralen Ereignissen der Evolution. Die Erkenntnisse können in der Unterrichtsvorbereitung und im Unterricht von Nutzen sein.

Unterstützung suboptimaler Regelkreise durch eine zentrale Korrektursteuerung

Evolutionäre Algorithmen werden gerne für Optimierungsaufgaben mit sehr vielen Freiheitsgraden eingesetzt. Eine spezielle Konvergenzeigenschaft, daß nämlich der Rechenaufwand nur mit der Wurzel der Anzahl der Unbekannten steigt, prädestiniert sie dafür. Die evolutionären Algorithmen haben aber auch noch eine weitere interessante Eigenschaft: Von der Zielfunktion wird nur verlangt, daß sie monoton ist - nichts weiter. Speziell wird, im Gegensatz zu gradientenbasierten Verfahren, keinerlei Ableitung von der Zielfunktion benötigt. Dadurch können evolutionäre Algorithmen auch in solchen Fällen eingesetzt werden, in denen Ableitungen der Zielfunktion nicht oder nur schwierig zu beschaffen sind. Die evolutionären Algorithmen kommen deshalb mit so geringen Anforderungen an die Zielfunktion aus, weil nur absolute Bewertungen einzelner Punkte (hier Vektoren) im Lösungsraum durch die Zielfunktion vorgenommen werden. Dafür werden eine gewisse Anzahl Punkte gleichzeitig betrachtet. Im direkten Vergleich untereinander relativ günstig liegende Punkte werden für die weitere Rechnung übernommen, die anderen verworfen. Aus den Komponenten der übernommenen Punkte werden nun zufällig neue Punkte zusammengesetzt und ein wenig verschoben. Dann schließt sich der Kreis, indem diese neuen Punkte ebenfalls bewertet werden. Im Verlauf einer solchen Iteration konvergiert die Punktmenge in der Regel gegen ein Optimum. Oft kommt es gerade zu Beginn der Iteration zu schnellen Fortschritten. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, bei dem mit Hilfe von evolutionären Algorithmen verbessernde Eingriffe in laufenden Echtzeitsystemen vorgenommen werden. Was gut oder schlecht ist, wird zu diesem Zweck über die Zielfunktion für die Optimierung definiert. Da von der Zielfunktion letztlich das Verhalten des Gesamtsystems abhängt, sollte sie sorgfältig ausgewählt werden. Die Eingriffe in das System sind zeitlich begrenzte Steuertrajektorien. Sie werden zusätzlich zur permanent wirkenden Regelung auf das System aufgebracht. Um die Anzahl der zu optimierenden Variablen in Grenzen zu halten, werden die Steuertrajektorien durch wenige Parameter repräsentiert. Da die Steuertrajektorien im voraus berechnet werden müssen, wird das Systemverhalten mittels eines Modells für eine gewisse, in der Zukunft liegende, Zeitspanne vorhergesagt. Wird die geforderte Qualität während dieser Zeitspanne unterschritten, kann so schon im Vorfeld ein Optimierungslauf des evolutionären Algorithmus durchgeführt werden. Allerdings ist die zur Verfügung stehende Rechenzeit von vornherein begrenzt. Daher ist es wesentlich, daß die mit evolutionären Algorithmen häufig assoziierte lange Rechenzeit nicht benötigt wird. Tatsächlich läßt sich unter Umständen mit wenig Rechenzeit auskommen. Erstens wird nur mit wenigen Variablen gerechnet, zweitens kommt es bei dem beschriebenen Verfahren - halbwegs gutmütige Systeme vorausgesetzt - gar nicht auf die letzte Nachkommastelle, sondern (ähnlich wie bei Sliding-Mode-Regelungen) mehr auf eine Tendenz an. Da evolutionäre Algorithmen aber gerade zu Beginn einer Iteration die größten Fortschritte in Richtung des Optimums machen, kann schon nach vergleichsweise wenigen Schritten eine deutliche Verbesserung der Gesamtsituation erreicht werden. Gerade um eine schnelle Konvergenz zu erreichen, sind die spezielle Ausprägung und die Parameter des evolutionären Algorithmus mit Bedacht zu wählen. Dafür werden im Rahmen der Arbeit einige Experimente durchgeführt. Anhand der Ergebnisse der Experimente können konkrete Empfehlungen für eine günstige Konfiguration des evolutionären Algorithmus gegeben werden. Um es vorwegzunehmen: Zuviel Aufwand beim evolutionären Algorithmus zu treiben, lohnt sich nicht. Schon mit einfachen Konfigurationen können gute Ergebnisse erzielt werden. Die einzige Maßnahme, die sich bei den Experimenten tatsächlich als vorteilhaft herausstellte, war die Aufteilung der Gesamtpopulation (betrachtete Punktmenge im Lösungsraum) in mehrere Subpopulationen. Schließlich wird noch ein Computerprogramm beschrieben, das die Arbeitsweise des vorgestellten Verfahrens am Bildschirm erlebbar macht. Die einzelnen Komponenten werden vom Programm während der Ausführung mit einigen wesentlichen Rechengrößen visualisiert. Der Betrachter erhält so einen besseren Eindruck vom Zusammenwirken der einzelnen Verfahrens-Teile.