Orgodynamik als Konzept und Methode einer transpersonal orientierten Forschungs- und Lehrpraxis pädagogisch-psychologischer Bewusstseinsschulung in der Erwachsenenbildung

In der vorliegenden Dissertation geht es um die Dokumentation, theoretische Begründung und Auswertung des in 25 Jahren Praxis entwickelten Curriculums der Bewusstseinsschulung und -weitung der Orgodynamik. Dabei geht es insbesondere um den Vergleich und die forschungsorientierte Verknüpfung verschiedener Traditionen der Bewusstseinsbildung, der ihnen zugrunde liegenden Konzepte und anthropologischen Dimensionen im Schnittfeld pädagogischer, psychologischer und spiritueller Perspektiven. In Anlehnung an das von Fuhr/Dauber (2002) entwickelte Modell, der Praxisentwicklungsforschung, welche die Verflechtung von Theorie und Praxis ansteuert, wird der orgodynamische Ansatz wissenschaftlich dokumentiert und theoretisch begründet. Über eine induktive Vorgehensweise werden die historischen Wurzeln konzeptionell dargelegt, die verborgenen Paradigmen herausgearbeitet, sowie das Curriculum erläutert und ausgewertet. In einem ersten theorieorientierten Kapitel wird das orgodynamische Methodenspektrum in seinem Grundmodell und den vier zentralen Dimensionen (mentale, körperliche, emotionale, energetische Dimension) aufgezeigt und mit theoretischen Hintergrundkonzepten verglichen und verknüpft. Die vier sich überlappenden Methodengruppen der mental, körperlich, emotional und energetisch orientierten Bewusstseinsarbeit werden differenziert dargestellt und in ihrer Beziehung zueinander diskutiert. Anhand eines Modells (Methodenrad) wird die multi-dimensionale Perspektive des Methodenspektrums, in einer nichthierarchischen Zuordnung sichtbar. Im zweiten theorieorientierten Hauptteil werden zunächst die zentralen vier Paradigmen der Orgodynamik (Präsenz, Multidimensionalität, Flow/Fließendes Gewahrsein, Bezogenheit) vorgestellt, theoretisch und praxisbezogen entfaltet und in einer Paradigmen-Landkarte zueinander in Beziehung gesetzt. Dabei werden die kategorialen Ausführungen durchgehend an Praxisbeispielen veranschaulicht und im Blick auf drei vorgestellte Zugänge zur Bewusstseinsweitung (Immersion, Integration und Dekonstruktion) exemplarisch didaktisch kommentiert. Im dritten Hauptteil wird das Curriculum im Zusammenhang mit einer Auswertungsmatrix erläutert. Diese dient als Überprüfungsinstrument. Mit ihrer Hilfe werden die verschiedenen methodischen Zugangsweisen und Arbeitsformen dieses Ansatzes, exemplarisch anhand von 2 Ausbildungswochen, im Blick der Multidimensionalität dokumentiert. Damit wird diese multidimensional angelegte Praxis exemplarisch bis in methodische Details nachvollziehbar und in dialogisch-selbstreflexiver Form überprüfbar. Exemplarisch werden in einem Exkurs erste Itemvorschläge gemacht, welche die wissenschaftliche Anschlussfähigkeit an neuere Forschung im transpersonalen Bereich aufzeigen. Das innere Anliegen der vorliegenden Arbeit zeigt in der Verschränkung von Theorie und Praxis, dass die Paradigmen der Orgodynamik, Präsenz, Multidimensionalität, fließendes Gewahrsein und bewusste Bezogenheit vier pädagogisch umgesetzte Paradigmen für eine Bewusstseinserforschung in der Erwachsenenbildung sind. Stichworte: Multidimensional, Bewusstseinserforschung, Bewusstseinsweite, Präsenz, bewusste Bezogenheit, Flow/Fließendes Gewahrsein, das „Größere“, Immersion, Integration, Dekonstruktion, pädagogische Paradigmen, Erwachsenenbildung, Multidimensionales Methodenspektrum, Orgodynamik, Körpertherapie. ---------------------------

Information Exchange and Fusion in Dynamic and Heterogeneous Distributed Environments

Context awareness, dynamic reconfiguration at runtime and heterogeneity are key characteristics of future distributed systems, particularly in ubiquitous and mobile computing scenarios. The main contributions of this dissertation are theoretical as well as architectural concepts facilitating information exchange and fusion in heterogeneous and dynamic distributed environments. Our main focus is on bridging the heterogeneity issues and, at the same time, considering uncertain, imprecise and unreliable sensor information in information fusion and reasoning approaches. A domain ontology is used to establish a common vocabulary for the exchanged information. We thereby explicitly support different representations for the same kind of information and provide Inter-Representation Operations that convert between them. Special account is taken of the conversion of associated meta-data that express uncertainty and impreciseness. The Unscented Transformation, for example, is applied to propagate Gaussian normal distributions across highly non-linear Inter-Representation Operations. Uncertain sensor information is fused using the Dempster-Shafer Theory of Evidence as it allows explicit modelling of partial and complete ignorance. We also show how to incorporate the Dempster-Shafer Theory of Evidence into probabilistic reasoning schemes such as Hidden Markov Models in order to be able to consider the uncertainty of sensor information when deriving high-level information from low-level data. For all these concepts we provide architectural support as a guideline for developers of innovative information exchange and fusion infrastructures that are particularly targeted at heterogeneous dynamic environments. Two case studies serve as proof of concept. The first case study focuses on heterogeneous autonomous robots that have to spontaneously form a cooperative team in order to achieve a common goal. The second case study is concerned with an approach for user activity recognition which serves as baseline for a context-aware adaptive application. Both case studies demonstrate the viability and strengths of the proposed solution and emphasize that the Dempster-Shafer Theory of Evidence should be preferred to pure probability theory in applications involving non-linear Inter-Representation Operations.

Development of thermo-analytical prediction and classification models for food in thermal devices using a multi sensor system and artificial neural networks

Die thermische Verarbeitung von Lebensmitteln beeinflusst deren Qualität und ernährungsphysiologischen Eigenschaften. Im Haushalt ist die Überwachung der Temperatur innerhalb des Lebensmittels sehr schwierig. Zudem ist das Wissen über optimale Temperatur- und Zeitparameter für die verschiedenen Speisen oft unzureichend. Die optimale Steuerung der thermischen Zubereitung ist maßgeblich abhängig von der Art des Lebensmittels und der äußeren und inneren Temperatureinwirkung während des Garvorgangs. Das Ziel der Arbeiten war die Entwicklung eines automatischen Backofens, der in der Lage ist, die Art des Lebensmittels zu erkennen und die Temperatur im Inneren des Lebensmittels während des Backens zu errechnen. Die für die Temperaturberechnung benötigten Daten wurden mit mehreren Sensoren erfasst. Hierzu kam ein Infrarotthermometer, ein Infrarotabstandssensor, eine Kamera, ein Temperatursensor und ein Lambdasonde innerhalb des Ofens zum Einsatz. Ferner wurden eine Wägezelle, ein Strom- sowie Spannungs-Sensor und ein Temperatursensor außerhalb des Ofens genutzt. Die während der Aufheizphase aufgenommen Datensätze ermöglichten das Training mehrerer künstlicher neuronaler Netze, die die verschiedenen Lebensmittel in die entsprechenden Kategorien einordnen konnten, um so das optimale Backprogram auszuwählen. Zur Abschätzung der thermische Diffusivität der Nahrung, die von der Zusammensetzung (Kohlenhydrate, Fett, Protein, Wasser) abhängt, wurden mehrere künstliche neuronale Netze trainiert. Mit Ausnahme des Fettanteils der Lebensmittel konnten alle Komponenten durch verschiedene KNNs mit einem Maximum von 8 versteckten Neuronen ausreichend genau abgeschätzt werden um auf deren Grundlage die Temperatur im inneren des Lebensmittels zu berechnen. Die durchgeführte Arbeit zeigt, dass mit Hilfe verschiedenster Sensoren zur direkten beziehungsweise indirekten Messung der äußeren Eigenschaften der Lebensmittel sowie KNNs für die Kategorisierung und Abschätzung der Lebensmittelzusammensetzung die automatische Erkennung und Berechnung der inneren Temperatur von verschiedensten Lebensmitteln möglich ist.

Impact on Policy Responses to Food Price Crisis and Rural Food Security in Sri Lanka

In Sri Lanka policy responses have direct impacts on rural dwellers. Over 80% of Sri Lanka’s population live in rural areas and 90% of them represent low income dwellers. Their production system may be hampered by fragmented landholding, poor economics of scale, low investment levels resulting from poor financial services as well as inappropriate or limited technology. They are vulnerable to price hikes of basic foods and food security issues due to fragmented landholding and poor financial services. Policy measures to reduce the transmission of higher international prices in domestic markets exist to protect the food security of the vulnerable population. This paper will discuss the food policy and strategies implemented by the government and outside to the above facts this paper also describes the effectiveness of the policies forwarded by the government. The objective of this study is to analyse the impact of policy responses to the food price crisis and rural food security in Sri Lanka. Outside of the above facts this study also treats the impact of policies and decisions on the nutritional condition of rural dwellers. Furthermore this study is to analyse the fluctuation of buying power with the price hikes and the relation of above facts with issues like malnutrition. This paper discusses why policy makers should pay greater attention to rural dwellers and describes the multiple pathways through which food price increases have on rural people. It also provides evidence of the impact of this crisis in particular, through hidden hunger, and discusses how current policy responses should adjust and improve to protect the rural dwellers in the short and long term.

Optimization-Based Robotic Manipulation for Safe Interaction with Human Operators

This thesis investigates a method for human-robot interaction (HRI) in order to uphold productivity of industrial robots like minimization of the shortest operation time, while ensuring human safety like collision avoidance. For solving such problems an online motion planning approach for robotic manipulators with HRI has been proposed. The approach is based on model predictive control (MPC) with embedded mixed integer programming. The planning strategies of the robotic manipulators mainly considered in the thesis are directly performed in the workspace for easy obstacle representation. The non-convex optimization problem is approximated by a mixed-integer program (MIP). It is further effectively reformulated such that the number of binary variables and the number of feasible integer solutions are drastically decreased. Safety-relevant regions, which are potentially occupied by the human operators, can be generated online by a proposed method based on hidden Markov models. In contrast to previous approaches, which derive predictions based on probability density functions in the form of single points, such as most likely or expected human positions, the proposed method computes safety-relevant subsets of the workspace as a region which is possibly occupied by the human at future instances of time. The method is further enhanced by combining reachability analysis to increase the prediction accuracy. These safety-relevant regions can subsequently serve as safety constraints when the motion is planned by optimization. This way one arrives at motion plans that are safe, i.e. plans that avoid collision with a probability not less than a predefined threshold. The developed methods have been successfully applied to a developed demonstrator, where an industrial robot works in the same space as a human operator. The task of the industrial robot is to drive its end-effector according to a nominal sequence of grippingmotion-releasing operations while no collision with a human arm occurs.